MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225152034 · doi:10.1177/21674795221090416

Covering the Home Nation at Its Home Games: An Analysis of Australian Nationalistic Broadcast Coverage of the 2018 Commonwealth Games

2022· article· en· W4225152034 sur OpenAlexaff
Olan Scott, Bo Li

Notice bibliographique

RevueCommunication & Sport · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthAthletesContext (archaeology)AdvertisingPerspective (graphical)CategorizationPolitical sciencePublic relationsPsychologySociologyMedia studiesGeographyLawBusinessMedicineArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored how nationalism unfolded within the Australian broadcast of the 2018 Commonwealth Games that were held on the Gold Coast, Australia. Applying social-categorization theory, over 31 hours of the total coverage was content analyzed for name mentions, description of success or failure, and personality and physicality of the athletes. Results of this study underscore large differences in the amount of commentary that was provided to Australians and non-Australians during the broadcasts, with Australians being mentioned more than non-Australian athletes. As Australia performed well at the Commonwealth Games, Australians featured highly on both the top most-mentioned athletes list and the overall percentage of name mentions also favored Australians. The Seven Network emphasized Australian athletes to its viewers, as Australian viewers would share many of the group characteristics with athletes who were featured on television. This study contributes to the literature by uncovering how in-group members were portrayed in the Australian sports context while also providing insight into how consumers’ media consumption could potentially affect how the network broadcasts the Commonwealth Games from a nationally partisan perspective.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunication & SportMême sujetSport and Mega-Event ImpactsTravaux en français237 207