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Enregistrement W2980724210 · doi:10.1123/ijsc.2019-0040

Lost in Knowledge Translation: Media Framing of Physical Activity and Sport Participation

2019· article· en· W2980724210 sur OpenAlexaff
Mark Dottori, Guy Faulkner, Ryan E. Rhodes, Norm O’Reilly, Leigh M. Vanderloo, Gashaw Abeza

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Communication · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of VictoriaUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Frame analysisContent analysisMass mediaPsychologyFrame (networking)Relational frame theoryAdvertisingPublic relationsComputer scienceSocial psychologySociologyPolitical scienceEngineeringBusinessCognitive psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the frame-setting and frame-sending process of media who reported on the 2015 ParticipACTION Report Card on Physical Activity for Children and Youth . Through the use of a case-study method employing a sequential explanatory mixed-methods approach (content analysis followed by semistructured interviews), the findings revealed a high level of frame-sending characteristics by the media, and the framing of stories was found to be influencing the message being sent, making it different from the original messaging sent by public relations practitioners charged with dispersing information. Theoretical and practical contributions are discussed along with suggestions for future studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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