Invisibility cloaks, prisons, and a pandemic: Did COVID-19 render the prison invisibility cloak ineffective?
Notice bibliographique
Résumé
This thesis acknowledges the importance of examining news media representation of prisons, and more specifically, news media representation of Canadian prisons during the COVID-19 pandemic. A thematic qualitative and quantitative content analysis of news coverage of prison before and during the COVID-19 pandemic was undertaken to analyze how news media organizations communicate meanings and messages about punishment and prison to the general public. Utilizing a social constructionist approach, I examined how the news media frames coverage of correctional institutions, consequently shaping public understanding of punishment and prison which may impact correctional policy. This thesis addressed the following questions: 1) Was there an increase in news media coverage of prison during the COVID-19 pandemic? Has coverage during the COVID-19 pandemic made the prison more visible? 2) Does the news media coverage of correctional institutions during the COVID-19 pandemic reinforce traditional myths and stereotypes surrounding punishment and prison? Or challenge them? 3) Is the news media representation of correctional institutions during the COVID-19 pandemic consistent with coverage of traditional prison newsworthy items which focus on discrete incidents? Or does the coverage reflect newer, broader systemic newsworthy issues, namely, reform? The findings demonstrate that the COVID-19 pandemic did not quantitatively bring more visibility to prisons as assessed by the amount of news items, however, qualitatively it appears COVID-19 brought more visibility to prison issues. While some traditional prison stereotypes are still present in the news media and were reinforced during the pandemic, other myths and stereotypes were challenged, or were rare. Lastly, the results demonstrate that although traditional prison newsworthy items were still often reported in the news, discussions of prison reform were prevalent in the sample.
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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».