Public police’s philanthropy and Twitter communications in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Police services, police associations and police foundations now engage in philanthropy and these efforts are communicated using social media. This paper examines social media framing of the philanthropic and charitable work of police in Canada. Design/methodology/approach Drawing from discourse and semiotic analyses, the authors examined the ways that police communications frame contributions to charity and community’s well-being. Tweets were analyzed for themes, hashtags and images that conveyed the philanthropic work of police services, police associations as well as police foundations. Findings The authors discovered four main forms of framing in these social media communications, focusing on community, diversity, youth and crime prevention. The authors argue that police used these communications as mechanisms to flaunt social capital and to boost perceptions of legitimacy and benevolence. Research limitations/implications More analyses are needed to examine such representations over time and in multiple jurisdictions. Practical implications Examining police communications about philanthropy not only reveals insights about the politics of giving but also the political use of social media by police. Originality/value Social media is used by organizations to position themselves in social networks. The increased use of social media by police, for promoting philanthropic work, is political in the sense that it aims to bolster a sense of legitimacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».