Trends and patterns in sustainability-related media coverage: A classification of issue-level attention
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability has moved from fringe topic to headline news and key policy discourse in its own right. Yet, the sustainability discourse remains fragmented, with a diverse set of challenges receiving vastly different levels of attention. Nevertheless, the vast majority of previous studies have focused on media attention to climate change, whereas other sustainability challenges have received much less attention in the academic literature. In this paper, we explore trends and patterns in media coverage across a set of ten sustainability challenges. In particular, we are interested in the extent to which the recent trends and patterns in coverage that have been well-documented for climate change are reflected by other sustainability challenges. We utilise a sample of 23 broadsheet newspapers from five different countries (Australia, Canada, Germany, UK, US), covering a 17-year period from 2000 to 2016. Using the agenda-setting literature as a starting-point for our enquiry, we then turn to the toolset provided by financial econometrics to develop a basic typology of media attention focusing on the two dimensions information/noise and seasonality/non-seasonality. We find that media coverage on climate change, poverty and HIV/AIDS can mainly be characterized as information, whereas the remaining seven issues included in our study appear noise-driven. Seasonal patterns in coverage appear most pronounced for socioeconomic issues. Media attention to biodiversity and cleaner technologies has been crowded in by increased coverage on climate change. At the same time, we find clear divergences from overall trends and patterns at the level of different countries and individual newspapers.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».