Exploring the language of death with dignity: a comparative and critical content analysis of Canadian news editorials
Notice bibliographique
Résumé
My major research paper (MRP) focuses on the language and arguments used in the debate surrounding medically assisted dying. This paper was interested specifically in how arguments are framed, and if arguments have changed regarding medically assisted dying in the past twenty years. My central research questions are: what are the arguments on both sides of the debate used in news editorials? And if the arguments changed – how did they change? To answer these questions I compared two case studies: (1) Sue Rodriguez and (2) Gloria Taylor. To compare the two cases I analyzed the editorial pages and online comments of major Canadian newspapers. I used key words in context (KWIC) to identify frames and arguments used. Six frames emerged: medically assisted dying legal (ML), medically assisted dying medical (MM), medically assisted dying moral (MMM), pro-life legal (PLL), pro-life medical (PLM), and pro-life moral (PLM). The frames in support of medically assisted dying were used more than double the amount that pro-life frames were used; they were also used more frequently in 2012 than they had been in 1994. Further, there fewer overall KWICs used in 2012, but they were used correctly more often than in 1994. These findings suggest that the act of medically assisted dying is better understood and defined, and that it seems to have more support now than it did twenty years ago.
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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 | 0,031 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».