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Enregistrement W4306725209 · doi:10.31542/muse.v6i1.2260

Mapping the Police-Media Institutional Relationship

2022· article· en· W4306725209 sur OpenAlexaffvenue
Brett McKay

Notice bibliographique

RevueMacEwan University Student eJournal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealNewspaperConstruct (python library)Cultural criminologyIdeologyPower (physics)Public relationsSociologyPolitical scienceCriminologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between police and media has been and remains one of the most significant for both institutions. The modern police and modern newspaper developed contemporaneously, each influencing the form, function, and popular appeal of the other. Theories of media and power, however, often address the police as part of larger power structures and ignore the unique police-media institutional relationship. This research paper establishes essential characteristics of the police-media relationship and identifies frequent sites of interaction between them, with a focus on crime reporting. Media effects, dominant ideology, and institutional approaches are then assessed as interpretive frameworks, concluding that institutional theory provides the strongest theoretical model for analyzing internal and interorganizational behaviours. The professional norms and practices that compose police and media institutional logics are defined, and their historical origins and evolutions are investigated. These long-established logics continue to direct how police and media construct and respond to crime, and consequently how crime is perceived by the public and treated by legal authorities. Because the habits of crime reporting shape policing practices, altering routine media coverage of crime and police issues may help address systemic problems in policing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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