Re-MEDIAting distant impacts - how Western media make sense of deforestation in different Brazilian biomes
Notice bibliographique
Résumé
Brazil plays a central role in Western depictions of and narratives on tropical deforestation. In this contribution, we gather a large text corpus from Western media outlets with articles on deforestation in the Brazilian Amazon and Cerrado biomes. The sources include outlets from Europe, the US, Canada and Australia and span a time period from the late 1980s to 2020. Leveraging several text-mining approaches, such as topic modeling and automated narrative network analysis, we disentangle the way that Western media have tried to make sense of deforestation in the Amazon and the Cerrado biomes. We show that the former has received disproportionately more news coverage, specifically in times of international concern over the Brazilian government’s commitment to tackle deforestation. Further, Western media frequently report on the struggles of indigenous populations in the Amazon, often following an essentialist depiction of these communities, while in the case of the Cerrado, traditional populations are hardly mentioned at all. Our findings provide a methodologically innovative and empirically grounded case for the often raised concern over a relative invisibility of the Cerrado biome and its traditional populations, which may help explain observed disparities in governance interventions.
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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».