Blame avoidance and credit-claiming dynamics in government policy communications: evidence from leadership tweets in four OECD countries during the 2020–2022 COVID-19 pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Government information activities are often thought to be motivated by a classic calculus of blame minimization and credit maximization. However, the precise interactions of “blame” and “credit” communication activities in government are not well understood, and questions abound about how they are deployed in practice. This paper uses Natural Language Processing (NLP) machine-learning sentiment analysis of a unique dataset composed of several thousand tweets of high-level political leaders in four OECD countries—namely the Prime Ministers of the United Kingdom, Ireland, Australia, and Canada—during 2020–2022 to examine the relationships existing between “blame” and “credit” communication strategies and their relation to the changing severity of the COVID-19 pandemic, both in an objective and subjective sense. In general, the study suggests that during this high-impact, long-lasting, and waxing and waning crisis, political leaders acted in accordance with theoretical expectations when it came to communicating credit seeking messages during the periods when the COVID situation was thought to be improving, but they did not exclusively rely upon communicating blame or scapegoating when the situation was considered to be deteriorating. The consequences of this finding for blame and credit-based theories of government communication are then discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle