The Rwandan genocide and the media: a two-stage analysis of newspaper coverage
Notice bibliographique
Résumé
The Rwandan genocide exhibited a faster rate of killing than any genocide in recent history, taking place over 100 days; however, at the time of its occurrence, it was relatively ignored by the international community. In 2005, Major General Romeo Dallaire singled out the Western press coverage and condemned it for its failure to adequately publicize the genocide. Nevertheless, few studies have analysed the media’s coverage of the genocide and no studies have looked at Canadian media or the criminal aspects of the genocide reporting. This study examined articles printed in the New York Times and the Globe and Mail and consisted of a two-stage content and discourse analysis. The content analysis involved analysis of 17 variables in 577 articles, while the discourse analysis examined the extent to which common themes associated with crime served as a framework for making sense of the Rwandan genocide in 311 articles. As part of the discourse analysis, the data was assessed through a cultural criminological perspective which focused on five criminological themes; crime, perpetrators, victims, law enforcers and law and order. Overall, the results show that Rwanda was presented in the media as a chaotic and primitive country, in many ways beyond the reach of law, and therefore the language of crime was rarely used to describe the genocide. The planning, organization and systematic perpetration of the genocide were largely ignored and the media instead presented genocide in Rwanda as a natural and anarchic result of a primitive and tribal society.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».