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Enregistrement W2611052297 · doi:10.1177/1750635217702557

(Mis)representing terrorist threats: Media framing of Bill C-51

2017· article· en· W2611052297 sur OpenAlexaffabout
Rebecca I M Foley

Notice bibliographique

RevueMedia War & Conflict · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)TerrorismLegislationAccountabilityContent analysisGlobePolitical scienceGovernment (linguistics)Mass mediaHouse of CommonsPreparednessQualitative researchNews mediaMedia studiesPublic relationsLawSociologyEngineeringPsychologySocial scienceParliamentPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On Friday, 30 January 2015, Steven Blaney, Minister of Public Safety and Emergency Preparedness, introduced Bill C-51, also known as the Anti-Terrorism Act in Canada’s House of Commons. This article delineates research into the media coverage of Bill C-51 in the month after its introduction, prior to its legislation. A qualitative content analysis of 23 articles from five Canadian news sources ( National Post, The Globe and Mail, The Toronto Star, The Tyee, and rabble.ca) was conducted. Data were coded and analysed using the qualitative research software NVivo 10. Themes that arose from the data include: terrorism and our need for protection; production and reinforcement of fear; oversight, accountability, and abuses of power; and dystopic future and ‘big’ government. Findings show that the differences between alternative and commercial news sources were not as evident as much of the literature regarding the differences between the types of media would hypothesize.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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