Notice bibliographique
Résumé
Terrorist events are breaking news for the media whose ethical responsibility can be debatable. Tactics of terrorism vary from kidnapping, hostage-taking, hijackings, and others up to mass destruction, including the use of nuclear weapons. Media responses and coverage strategies of such tactics also vary, with some reluctant to provide terrorists with the “oxygen of publicity.” Some striking similarities have appeared recently between the build-up to the war on Iraq begun by U.S. President George W. Bush's administration in 2002, culminating with the start of war in 2003, and the 2012 push by current U.S. President Barack Obama for action to prevent Iran from acquiring a nuclear weapon. In the earlier case, the presumption was established in the public mind, without adequate evidence, that Iraq possessed or was about to possess weapons of mass destruction, and had the will to use them against the United States. In the latter case, the background presumption is that Iran is actively seeking to produce a nuclear weapon, with Israel as a potential target. This claim also lacks solid evidence at the time of writing, but has come to be accepted in some media as an uncontroversial fact. This chapter looks at aspects of how different English and French Canadian newspapers, as examples, covered the push for war on Iraq. It includes reflections on the use of language in reporting on the war itself. The central concern is with the media role in fear-mongering and propaganda for war.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».