CCTV in Africa: Constructive approach to manufacturing consent
Notice bibliographique
Résumé
China Central Television (CCTV) launched its first media centre in Nairobi, Kenya, in 2012 and is one of the main actors in the ‘China’s media go global’ campaign. CCTV-Africa’s reporting style has previously been engaged by media practitioners and academics in terms of its discursive practices. In 2014, a new paradigm studying the journalistic practice of Chinese media in Africa emerged. It has been argued that the journalistic approach deployed by Chinese media in Africa, especially CCTV-Africa, is more constructive than simply positive. This article aims to provide a structural analysis on the role of international news in mediating and reinforcing the ‘harmony of interest’ of transnational elite groups with empirical findings from the case study of CCTV-Africa and its constructive approach of journalism. The findings of this research show that the ‘constructiveness’ of CCTV-Africa is marked with the ‘non-interference’ diplomatic strategy of China in Africa which minimalizes the political involvement of China in local conflicts by reducing investigation on causes and emphasizing solutions. Simultaneously, it also produces an apolitical context which encourages economic development in African societies to cater to the grander politics of China in Africa.
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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 | 0,118 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,030 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».