Communicating with the Public about Emerald Ash Borer: Militaristic and Fatalistic Framings in the News Media
Notice bibliographique
Résumé
Invasive species can spread to new landscapes through various anthropogenic factors and negatively impact urban ecosystems, societies, and economies. Public awareness is considered central to mitigating the spread of invasive species. News media contributes to awareness although it is unclear what messages are being communicated. We incorporated Frame Theory to investigate newspapers’ coverage of the emerald ash borer (EAB; Agrilus planipennis Fairmaire (Coleoptera: Buprestidae)), which has killed millions of ash trees in the continental United States. We conducted a content analysis of 924 news articles published between 2002 and 2017 to examine language framing (how a phenomenon like invasive species is constructed and communicated), information sources, management methods, recommended actions for the public and whether this communication changed overtime. Seventy-seven percent of articles used language evocative of distinctive risk framings, with the majority of these using negative attribute frames like invasion-militaristic and/or fatalistic language to describe EAB management. Few discussed positive impacts like galvanizing public support. Most articles used expert sources, primarily government agents. We recommend that public communications regarding invasive species be cautious about language evoking militarism and fatalism. Furthermore, invasive species communication requires a broader diversity and representation of voices because invasive species management requires community effort.
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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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».