Framing Islamophobia in International Media: An Analysis of Terror Attacks against Muslims and Non-Muslims
Notice bibliographique
Résumé
The study is focused to analyze the framing of the islamophobia in the international media in context of the terror attacks on the Muslims and Non-Muslims where the newspapers from six countries including United States, India, United Kingdom, Canada, Australia and Pakistan are focused to study to analyze the major terror incidents from 2014 to 2019 in different countries of the world. The key focus was to analyze the frames including perpetrator of the terror incidents; Islam/Muslims are Progressive or Violent; Criticism on Muslims and Non-Muslims Perpetrators; Target are Muslims or Non-Muslims and Positive or Negative image of Islam/Muslims presented. The content analysis method is used to analyze the content about framing of the major terror incidents targeting both the Muslims and Non-Muslims. The study concludes that the selected international press presented Islam in context of anti-Muslim wave as they presented Islam and Muslims in a negative context mostly linking them with violence and non-Muslims are more target of terrorism than the Muslims. The study presents that the Muslims and Islam is targeted more despite the fact that they have also been target of the terrorism and extremism losing hundreds of lives. Only Pakistani newspaper presented a positive image of Islam and the Muslims convincing about the fact that Muslims are equal target of terrorism and extremism and Muslims also have suffered by terrorism.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».