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Enregistrement W2996481631 · doi:10.1123/ijsc.2019-0061

“Clean Athlete” or “Drug Cheat and a Jerk”? A Comparative Analysis of the Framing of an Athlete Conflict in Australian and Chinese Print Media

2019· article· en· W2996481631 sur OpenAlexaff
Bo Li, Olan Scott, Stirling Sharpe, Qingru Xu, Michael L. Naraine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Communication · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)ReputationChinaHonorMedia coverageContent analysisPolitical scienceMedia studiesAdvertisingSocial psychologySociologyPsychologyLawSocial scienceHistoryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media coverage in China and Australia examined a conflict between 2 Olympic swimmers, Chinese Sun Yang and Australian Mack Horton, during the 2016 Rio Olympic Games. While both swimmers performed well, there were several conflicts between the 2 leading to both nations’ media coverage portraying the foreign athlete negatively. An analysis of 398 print-media articles revealed there were sharp differences between the 2 nations in both the amount of coverage and the valence of the information sources. From a theoretical perspective, the framing of this conflict showed an “us vs. them” dichotomy, suggesting that both countries’ coverage was strongly influenced to protect the reputation and honor of the home athlete. Coverage in both nations was markedly different, suggesting a home-nation favoritism. Implications for sport communicators are discussed.

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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,481

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 savante0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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