From human invaders to problem bears: A media content analysis of grizzly bear conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Across their North American range, grizzly bears ( Ursus arctos ) occupy a special place in human imagination, as icons of nature's rugged and raw power, to representations of safety risks and economic costs of living with carnivores. Different bear representations can also be found across news media, from controversial and sensational descriptions of attacks, tragic events and conflicts, to scientific accounts of conservation research. News media certainly has the power to pique curiosity, spark debate, or elicit emotional responses through framing and repetition of content. In turn, news stories can influence how people might interpret and internalize information about grizzly bears. Using media content analysis, we examined newsprint stories on grizzly bears across their North American range between 2000 and 2016, to understand message framing and attention cycle, as well as attitudinal expression and representative anecdote conveyed to the readership. We found that human–bear conflict stories are over‐reported compared to other narratives, where a single incidence garners more attention than a story about new scientific findings. We also found articles that included hunting frames largely originated in Alberta, likely due to the threatened species listing and hunting moratorium. Attitudinal expressions included ecological, negative or neutral, and moral sentiments toward bears. The most common representative anecdote conveyed to the readership reflected the dire state faced by grizzly bears. The bear eco‐gossip expressed in the articles we reviewed, which included clear protagonists and antagonists and the occasional man‐bites‐bear surprise, appears to be the diet of manufactured information fed to the public. Results of our study can help scientists and conservationists understand how news media portrays grizzly bears to the public and how this might influence public sentiment toward their conservation, but also identifies the roles that scientists, conservationists and journalists together can play in crafting effective, factual and engaging news stories about bears.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».