Creating shared realities through communication: exploring the agenda‐building role of the media and its sources in the <i>E. coli</i> contamination of a Canadian public drinking water supply
Notice bibliographique
Résumé
The media's role as an agenda‐setter has been documented in the literature, however less attention has been given to the role of the media as an agenda‐builder. The role of news agencies in constructing and shaping news stories serve to mediate risk messages to the public by virtue of what elements of a story they report, the types of sources they use in reporting the different ‘sides’, and how they package a story. The media are not the only ones who seek to set and build agendas. The sources, upon which the news media rely, can and do similarly engage in agenda‐building activities. They do so by appropriating the very ‘media‐ted’ process to use the mass media as a delivery vehicle for their own communication claims through their own packaged ‘take’ on the story. Drawing on a national print and televised media analysis of the Walkerton, Ontario, Canada drinking water contamination event, this study explores the agenda‐building role of the media and of Walkerton residents and citizen group members (Concerned Walkerton Citizens) quoted in media stories. The implications of this for risk communication will be 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».