Magnifying Focusing Events: Global Smoke Plumes and International Construal Connections in Newspaper Coverage of 2020 Wildfire Events
Notice bibliographique
Résumé
As climate policy focusing events, wildfires are distinct from hurricanes, floods, and tornados because they also result in the release of massive smoke plumes that contribute to the concentration of atmospheric carbon. However, unlike melting glaciers, wildfires may be easier to dismiss as individual acts of human error, spontaneous acts of mother nature, and/or necessary ecological processes of agricultural renewal. This paper presents a mixed-methods analysis of 150 international and domestic English language newspaper articles related to wildfire events occurring in Australia, Canada, Germany, Greece, Italy, Spain, the United Kingdom, and the United States during the year 2020. The analysis examines how news coverage of wildfire events might focus or diffuse attention to international climate policy and anthropogenic global warming. The quantitative findings provide evidence to suggest that 30% of wildfire coverage is attributed to climate change. However, qualitative analysis suggests that climate change is acknowledged as a blame frame that is often only inferentially attributed to anthropogenic origins. The mixed-methods analysis finds that only 6% of news coverage related wildfire events to emission contributions. The analysis of these exemplar articles suggests that the international travel of wildfire smoke may serve as a focusing event from which to emphasize wildfires as both a consequence of and contributor to, global warming. Findings indicate that environmental coalitions and scientific experts’ engagement with the press are integral to creating frames that link the increasing frequency, duration, and range of wildfire events to climate policy needs.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».