Engaging in a newspaper cartoon thematic analysis to understand the socioeconomic, health, political, and environmental impact of COVID-19 in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Newspaper cartoons are viewed as an effective means of communicating important social concerns. Method:An exploratory content analysis of newspaper cartoons was done during the COVID-19 outbreak in Sri Lanka . Cartoons from eight daily online newspapers published from 15th of March to 15th of April 2020 were included. “corona”, “COVID-19”, or “Sri Lanka” were used as keywords. Thematic analysis was used to identify the different perspectives of cartoons. Results: Background of COVID-19 pandemic, health, social, economic, political, and environmental aspects emerged within a sample of 87 cartoons. Thirteen common themes were identified as COVID-19 as a pandemic, COVID-19 has become a crisis for Sri Lanka, prevention is the priority, knowledge deficit leads to breaking health advice, efforts to control virus outbreak, shifting socio-cultural practices, effects of lockdown, rich man’s virus – poor suffer the most bringing the global economy to its knee, coronavirus is driving the black market for essential stuff, seeking strategies to hold the election, applying health precautions in election activities and other political involvements. Conclusion: Cartoons were effectively used to give broad health and other messages to the public during the COVID-19 outbreak in Sri Lanka. Newspaper cartoons can be used as an effective mode of disseminating information during a crisis.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».