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Enregistrement W2163019483 · doi:10.1177/1940161213519132

May We Have Your Attention Please? Human-Rights NGOs and the Problem of Global Communication

2014· article· en· W2163019483 sur OpenAlexaff
A. Trevor Thrall, Dominik Stecuła, Diana Sweet

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Press/Politics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamDemocratizationHuman rightsPolitical scienceThe InternetPublic relationsPoliticsSocial mediaDemocracyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, nongovernmental organizations (NGOs) have relied on mainstream news media to expose human-rights violations and encourage governments to pressure the perpetrators. Thanks to the Internet, NGOs are crafting new strategies for conducting information politics. Despite the obvious democratization of access to the means of communication, however, the new media may in fact represent a more challenging environment in which to be heard for some groups seeking global attention. We draw on agenda-setting research to develop a theory of global attention bottlenecks and use it to explain the success of 257 transnational human-rights groups at generating attention in both international mainstream news media and social media outlets. We conclude that most NGOs lack the organizational resources to compete effectively for either traditional news coverage or for public attention and that the Internet is unlikely to resolve the problem of global communication.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations137
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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