Notice bibliographique
Résumé
In 1968, two years before the first Earth Day, the Apollo 8 mission captured Earthrise, the first color image of earth. Four years later, the Apollo 17 mission took the now iconic image, The Blue Marble, the first to encompass the whole Earth. These photographs have become the most recognizable images of our planet, broadcast across the globe through our media, marking the beginnings of a shift in our conceptualization of the planet. In this chapter, Callison charts the relationship between the media and the environment, highlighting the roles played by different media (television, radio, newspapers, etc.) in the development of new environmental policies, and exploring the different ways in which climate change, and the Earth, has been represented – for example, in its 1989 issue, Time magazine replaced its ‘Person of the Year’ with our ‘Planet of the Year’, beneath the headline, ‘Endangered Earth’. However, in the 1990s, media outlets began to shift their coverage away from environmental issues and science topics more generally, with some national media outlets questioning the legitimacy of climate change, despite progressively more urgent scientific reports being published. In this chapter, Callison examines media coverage of climate change through the last fifty years, addressing, among other themes, the slippery character of climate change as a news story, and the failure of media coverage to represent diversity in human experience and relations. In 2020, our myriad of handheld devices connect us globally in ways that weren’t imaginable fifty years ago; yet, despite this digital infrastructure, how connected we feel to each other, and how informed we are, is still equivocal.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,416 | 0,257 |
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 ».