Schizophrenia: Proportionality and erasure in Canadian news media
Notice bibliographique
Résumé
This mixed-method study analyzes reports related to schizophrenia in Canadian news media during the calendar year 2022 ( N = 237). The corpus was coded for tone, journalism sources and themes. Correlations between those elements were measured, and also compared against a baseline of random articles from the same database and time period. A variety of Welch’s t-tests suggest that news about this severe mental illness is negative in tone 63% of the time, and linked to themes of violence and criminality at twice the rate of the baseline corpus. Sources such as police, lawyers and others from the legal system dominate the articles by a wide margin in absolute and relative terms compared to the baseline. Organizational sources, such as advocacy groups, correlate to the minority of reports with a positive tone. Those living with schizophrenia or their families are quoted more frequently compared to the same kinds of voices in the baseline, but they do not result in positive tone. Political sources are under-represented in the corpus; reports related to the themes of resources and health care funding are coded at the lowest frequency. The data is considered in the context of journalism practice related to sourcing, its style guides and ethics guidance such as truth-seeking and proportionality, but also the post-structural theory of erasure as an explanatory gesture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».