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Enregistrement W2099956935 · doi:10.1177/1081180x05279147

Women and Crisis Reporting

2005· article· en· W2099956935 sur OpenAlexaff
John B. Sutcliffe, Martha F. Lee, Walter C. Soderlund

Notice bibliographique

RevueHarvard International Journal of Press/Politics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Representation (politics)Content analysisMedia coveragePoliticsAffect (linguistics)News mediaPolitical scienceAdvertisingHistoryPublic relationsPsychologyMedia studiesSociologyLawSocial scienceBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines U.S. network television news coverage of seven political/military crises occurring in the Caribbean Basin. It first documents the extent to which women are involved in covering these crises. In line with existing research, women are found to be underrepresented in all major aspects of on-air media coverage. The article then explores the impact of this under representation on the actual content of media reporting. There is, at the very least, a possibility that those doing the reporting affect the content of the report, as well as who is chosen as a news source, either on-camera and/or quoted. The article examines this question using the technique of “paired comparisons”;specifically, it compares news stories dealing with four of the crises filed from the same location, on the same day, by male and female reporters representing at least two networks. The major finding of this research is that while there are subtle differences in the way in which male and female reporters frame stories, there is a broad consistency in male and female reporting. It is the case, however, that female anchors and reporters are slightly more likely to use female sources in their stories.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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