Newspaper Framing of Gender-based (domestic) Violence of Women –on-Men from Nyeri County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
This paper examined print media representations of gender-based domestic violence messagesfrom Nyeri, Kenya, one of the counties inhabited by the Kikuyu ethnic group. The Kikuyu areKenya‘s most populous ethnic group – this is according to the 2009 Kenya population census(Basse, 2010). Two newspapers, the Daily Nation (mainstream) and the Nairobian (tabloid-style)weekly provided the data for the study. Content analysis was used to examine the frequency offrames, prominence, type of stories, and sources used in the stories while critical discourseanalysis (CDA) helped examine emergent themes. Purposive sampling was used to select newsarticles on gender-based domestic violence in Nyeri County published by the two newspapersbetween June 1st, 2015 and August 31st, 2015. In total, 22 articles were analyzed from bothnewspapers. The main findings: (1) Most of the news articles had a negative tone: Daily Nation(eight) and the Nairobian (nine); (2) the Nairobian covered the domestic violence in Nyeri in asensational manner using vivid language, graphics and colorful pictorials, while the DailyNation used a conservative approach in its coverage; (3) The two newspapers framed the Nyeriwoman as an angry, violent and dangerous woman while the Nyeri man was framed as mainlyan alcoholic and helpless victim; and (4) Previous gender media narratives such as the Bobbitt‘sgender violence story and the Angry black woman phenomenon parallel the localizedNyerification effect.Key Words: Nyerification, Gender-Based (Domestic) Violence, Stereotypes, Media Framing,Content Analysis, Critical Discourse Analysis
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».