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Enregistrement W2931639476 · doi:10.1177/1741659019838003

Claims-making, child saving, and the news media

2019· article· en· W2931639476 sur OpenAlexaffabout
Steven Kohm

Notice bibliographique

RevueCrime Media Culture An International Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)NewspaperChild sexual abuseLegislatureSocial mediaPolitical sciencePublic relationsRhetoricSociologyStrict constructionismAgency (philosophy)Making-ofThe InternetMedia studiesAdvertisingLawSocial scienceSexual abuseBusinessEngineeringPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on a social constructionist paradigm, this article critically examines mass-mediated framing of the issue of child sexual exploitation online and via mobile communications technology. The Canadian Centre for Child Protection (C3P), 1 a non-profit charity located in Winnipeg, Canada, is used as a case study of claims-making and the social construction of the social problem of child sexual exploitation online. The present study focuses on media engagement by C3P and its subsidiary CyberTip—Canada’s national internet tip line—between 2000 and 2011, just prior to CyberTip receiving legislative designation as Canada’s official reporting agency. The analysis draws on news media accounts of claims-making activities of C3P in three local and national Canadian newspapers. By focusing on the rhetoric of claims forwarded by the organization, I argue that C3P has been successful in gaining symbolic ownership of the issue and has been instrumental in defining the nature, extent, and appropriate responses to the problem of online child sexual exploitation in Canada. I conclude by considering the broader implications for criminal justice policy and practice.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0240,067
Communication savante0,0220,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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