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Enregistrement W4200007050 · doi:10.1177/19401612211060271

Age Differences in Online News Consumption and Online Political Expression in the United States, United Kingdom, and France

2021· article· en· W4200007050 sur OpenAlexafffund
Shelley Boulianne, Adam Shehata

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Press/Politics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPoliticsConsumption (sociology)CitizenshipDemocracyExpression (computer science)Political scienceRank (graph theory)Media consumptionTest (biology)Social psychologyPsychologyAdvertisingSociologyBusinessLawSocial scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Younger and older generations are differently motivated in relation to news consumption and online political expression. In this paper, we suggest that different modes of citizenship characterize younger and older generations. To test the differential role of political interest in news consumption and online political expression, we use a survey of 3,210 people from the United States, 3,043 from the United Kingdom, and 3,031 from France. Our findings suggest that young citizens are more frequent users of online news overall and that the rank order of different news activities replicates cross-nationally. The frequency of online political expression is negatively related to age, with older people less likely to post online. Age moderates the relationship between political interest and news consumption as well as news consumption and online political expression. The correlations of these sets of variables are stronger for younger respondents compared to older respondents. These findings hold across the three countries under study. We explain these patterns in terms of changing citizenship norms and discuss the implications for democracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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