Constructing Crime: Understanding the Roles, Functions and Claims-Making Activities of Media Relations Officers in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Despite a growing body of prior research, little attention has been paid to media relations officers (MROs) and how media releases are constructed for the public. This research begins to address this gap by examining the roles and claims-making capacity and activities of police MROs throughout the province of Ontario. Using a sequential qualitative-dominant mixed methods research design, survey data from 19 police services informed the semi-structured interviews conducted with MROs, corporate communication specialists, and civilians (N=26). The findings suggest risk management has a significant influence on how MROs report on crime, inform the public of risk, but also, to educate the public in their role as risk managers. Specifically, crime is constructed so that the likelihood that “something will happen” is emphasized and the public is strongly encouraged to adopt measures to manage their own safety (responsiblization strategies). Thus, I argue that claims-making activities are used by police as a tool of legitimation that is shaped by two dominant discursive frames: (1) As primary definers, constructing crime in terms of risk and promoting citizen risk management; and (2) Projecting positive images of the police to the public. Thus, as legitimation agents, MROs play a key role in justifying and attaining support for the organizational ideals and goals police services value.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».