Toronto’s Little Shop Of Horrors: A Cultural Criminology Examination On Serial Killer Bruce McArthur And The News Media
Notice bibliographique
Résumé
<div>Contributing to the dynamic and interdisciplinary field of cultural criminology, this project works to emphasize the destructive, modern forces of consumerism and violence within Toronto’s crime-news industry. The paper fuses the canonical and emerging methodologies of content analysis, discourse analysis, and liquid ethnography, to evaluate the framing and editing techniques used to relay the story of Bruce McArthur’s predations in The Village (over the 2018 news year). A sample of 365 articles, retrieved from five print media sources, are methodically examined to understand both the local and national agenda-setting strategies of contemporary journalism. Actively contributing to the transformation of human suffering and violence into mass-market pleasure, a carnival of crime model (Presdee, 2000) serves as a primary lens for evaluating the hyper-sensationalized reporting styles of modern news makers. Weaving theoretical contributions from the fields of sociology and media studies, the embeddedness of heteronormative, racialized, and ethnocentric tropes common to the news and crime-infotainment industries is also critically evaluated towards raising greater political and social accountability. Crime-centric podcasts are further identified as a leading technological medium for fueling public obsessions with murder and transgressions. Formed by enthusiastic hobbyists and motivated journalists, the producers of podcasting content hastily straddle the realms of entertainment and information sharing. As such, this research calls for immediate awareness and tending to the neoliberal symptoms of boredom and fear existing in our modern world, building on Stanley Cohen’s (1972) moral panic theory.</div><div><br></div><div>Keywords: cultural criminology, serial killer, news media, crime infotainment, McArthur<br></div>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».