Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is composed of three papers broadly examining the relationship between the mass media and political polarization in the United States. The first paper examines whether the media might have played a role in the polarization of the American public. Using an automated content analysis of almost 600,000 news articles and transcripts from a variety of prominent news media sources over the past four decades, the paper analyzes whether coverage of ten issues has changed over time along several dimensions of tone (affect, incivility, conflict) and source cues (in particular, whether the media cover increasingly more extreme politicians). The results indicate that the media likely contributed to the process of partisan sorting by increasingly providing the public with partisan signals in the news coverage. There is also some evidence that the media contributed to the affective polarization of the public. The second paper focuses on the nature of media coverage of climate change and its effect on public opinion polarization of climate change attitudes, finding that despite the common perception, the media, including conservative media, did not overwhelmingly promote climate change skeptics, industry groups, or denialist organizations. Instead, the coverage featured an increasing number of partisan cues as the issue rose in salience, which polarized the public. In the third paper, I examine the relationship between climate change attitudes and news media diets. Previous work has focused extensively on Fox News and posits that Fox has been a dominant player in turning the Americans, and especially Republicans, into climate skeptics. Utilizing a large national survey, I find that the relationship is more nuanced than previously argued. Fox News does seem to have a negative effect on supporting governmental action in reducing greenhouse gas emissions, though that effect is limited to a small group of purists stuck in the conservative echo chamber. Most people, and importantly, most Republicans, are not very likely to be members of that group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».