Newsprint representation of the alcohol sales bans during the COVID-19 pandemic in South Africa: A mixed methods analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Content analysis of newspapers covering the alcohol sales bans during Covid-19 in South Africa. Methods: Mixed method content analysis of the highest circulated, paid for, English language newspapers published by four newspaper outlets in South Africa, between 26 February to 26 September 2020 (seven months). Setting: South African Bibliographic Information Network (Sabinet) and Arena Holdings Media databases were used. Participants: 317 newspaper articles were identified for analysis from four newspapers: Sunday Times (Arena Holdings), Daily Sun (Naspers), The Star (Independent Media) and the Mail and Guardian (Media Development Investment Fund). Measures: Qualitative data: a structured coding frame was used to identify themes. Quantitative data: date, agency, placement/page number in the newspaper, number of graphics, words in heading and in article and whether the article was based on opinion or fact. The media vectors: framing, responsibility and newspaper media exposure were calculated. Findings: Articles were predominantly unfavourable toward the alcohol sales bans, indicated that government should take responsibility for prevention of harmful alcohol use, and focused mainly on the negative economic impact of the alcohol sales bans. Conclusions: News agencies should make a concerted effort to ensure balanced reporting on matters of health and put measures in place to prevent undue influence on journalists by large corporations, such as the alcohol industry.
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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».