Media narratives of industrial plant closures in Ontario, Canada, from 2000 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the 1970s, a defining feature of advanced economies has been industrial plant closures, stemming from the broader process of economic restructuring. Plant closures have been extensively covered by the media due to their adverse effects on localities. However, no media analysis of closures has been conducted in the plant closure literature. In addition to providing a wealth of information, such an analysis can provide insight into media narratives of closures. Media profoundly affects economies by disseminating narratives that influence society, institutions, and politics. To bridge the plant closure and media literature, this paper conducts a media analysis of closures in Ontario, Canada, from 2000 to 2019. Like other advanced economies, the province has experienced many plant closures over the past several decades. The paper found that the overarching narrative presented by the media was that ‘no one is responsible’ for plant closures and therefore ‘no one can or should act’. Also, it was found that differences in media narratives of closures were primarily due to the political slant of news outlets, not city size or scale of news outlets or whether news outlets were independently owned or part of a media conglomerate. Lastly, the paper found that the dissemination of media coverage on plant closures throughout the province was primarily based on the number of job losses, resulting in media coverage of smaller closures remaining localised, while media coverage of larger closures spreading throughout the province.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».