Have we Reached a “Tipping Point” in Climate Change Reporting? How Mainstream Newspapers Cover Heatwaves
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the evolution of media coverage on heatwaves from 2010 to 2022 focusing on six countries (UK, USA, India, Australia, Canada, and China) through analysis of 27,964 newspaper reports. By employing content analysis and named entity recognition, we examine the volume of heatwave-related reports, their connection to climate change, and the incorporation of environmental science within media narratives. We explain our findings with reference to the concept of a dynamic or mobile public sphere. We identify three types of diffusion in the reporting of climate change in public spheres, which we term temporal diffusion, geographical diffusion, and political diffusion. These concepts illustrate the spread of ideas across time, space, and ideology. These shifts are characterised by an escalating media focus on heatwaves over time and the increasing association between heatwaves and anthropogenic climate change, a diffusion from countries in the Global North to the Global South, and a broadening attention from predominantly left-wing media across a wider ideological spectrum. This study contributes to our understanding of how journalistic practice, accumulated media attention, and environmental science can lead to significant shifts in transnationally linked public spheres, encouraging broader societal recognition of and engagement with climate change issues.
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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 | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».