How the Media Frames the Immigration Debate: The Critical Role of Location and Politics
Notice bibliographique
Résumé
The media plays an important role in how the American public understands controversial social and political issues, such as immigration. The purpose of this article is to examine how key features of the media, such as location (Arizona vs. National) and political ideology (Liberal vs. Conservative), affect the framing of arguments supporting and opposing the anti‐immigration bill (Arizona SB 1070). A content analysis was conducted using 3 weeks of newspaper articles from two Arizona newspapers (one Conservative, one Liberal) and five national newspapers (three Conservative, two Liberal). Analyses revealed that both location and political ideology influenced the framing. Specifically, the national newspapers were more likely than Arizona newspapers to frame arguments supporting the bill in terms of threats (e.g., threats to economic and public safety) and to frame arguments against the bill in terms of civil rights issues (e.g., racial profiling). In terms of political ideology, Conservative newspapers were more likely than Liberal newspapers to frame the bill in terms of economic and public safety threats, but did not differ in mentions of civil rights issues. The implications for attitudes toward immigrants and legal ethnic minorities and for defining the boundaries of the American national identity are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».