Media representation of African individuals in Australia during the COVID-19 pandemic and its impact on mental health
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the impact of media representation on the mental health of Australians of African descent during the COVID-19 pandemic. By analysing the media coverage of COVID-19 restriction breaches, particularly focusing on individuals from African backgrounds, the study aims to shed light on how racially charged narratives can contribute to emotional distress and exacerbate feelings of alienation within these communities. The findings highlight the detrimental effects of such portrayals, emphasising the need for more responsible and inclusive media reporting to safeguard the mental well-being of culturally and linguistically diverse populations. Design/methodology/approach The study employed media content analysis to explore representations of Australians of African origin versus the broader Anglo–Australian population during the COVID-19 pandemic, focusing on racial identity’s impact on news coverage of COVID-19 restriction breaches. Researchers classified and distilled extensive textual content, using a diverse sample from various ethnic-racial backgrounds, with an emphasis on African Australians within the CALD community. Data analysis was conducted using NVivo (version 12) software, following an inductive approach. Findings The findings underscore the consistent portrayal of people from African communities as outsiders and the racial profiling they experience in media coverage of significant issues like COVID-19. Originality/value There is very limited research that examines the impact of media coverage on African migrants during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».