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Enregistrement W2535738532 · doi:10.1177/2378023116670660

Conflicting Climate Change Frames in a Global Field of Media Discourse

2016· article· en· W2535738532 sur OpenAlexaff
Jeffrey Broadbent, John Sonnett, Iosif Botetzagias, Marcus Carson, Anabela Carvalho, Yu-Ju Chien, Christofer Edling, Dana R. Fisher, Georgios Giouzepas, Randolph Haluza‐DeLay, Kōichi Hasegawa, Christian Hirschi, Ana Horta, Kazuhiro Ikeda, Jun Jin, Dowan Ku, Myanna Lahsen, Ho-Ching Lee, Tze-Luen Alan Lin, Thomas Malang, Jana Ollmann, Diane Payne, Sony Pellissery, Stephan Price, Simone Pulver, Jaime Sainz, Keiichi Satoh, Clare Saunders, Luísa Schmidt, Mark C. J. Stoddart, Pradip Swarnakar, Tomoyuki Tatsumi, David B. Tindall, Philip Vaughter, Paul M. Wagner, Sun-Jin Yun, Zhengyi Sun

Notice bibliographique

RevueSocius Sociological Research for a Dynamic World · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMemorial University of NewfoundlandThe King's University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Science CouncilNational Science FoundationVetenskapsrådetHigher Education AuthoritySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésClimate changeField (mathematics)Scale (ratio)Global warmingPolitical sciencePoliticsGeographyEnvironmental resource managementClimatologyEnvironmental scienceMathematicsEcologyGeologyCartographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reducing global emissions will require a global cosmopolitan culture built from detailed attention to conflicting national climate change frames (interpretations) in media discourse. The authors analyze the global field of media climate change discourse using 17 diverse cases and 131 frames. They find four main conflicting dimensions of difference: validity of climate science, scale of ecological risk, scale of climate politics, and support for mitigation policy. These dimensions yield four clusters of cases producing a fractured global field. Positive values on the dimensions show modest association with emissions reductions. Data-mining media research is needed to determine trends in this global field.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0130,010
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,633
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,002 · 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

Citations79
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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