Using Source Tracking AI to Analyze News Coverage about First Nations, Indigenous and Métis Communities
Notice bibliographique
Résumé
“This paper explores the interdisciplinary, creative development of an artificial intelligence (AI) tool designed to analyze sourcing practices in journalism, with a focus on news coverage of Indigenous, First Nations, and Métis communities in Canada. Rooted in theories of journalistic routines, framing, and media representation, the tool categorizes sources into seven key types: political, authority, expert, organization, unaffiliated, media, and celebrity. Analysis of a corpus of articles of interest to Indigenous communities reveals statistically significant imbalances in sourcing practices. Political and institutional sources were overrepresented, while unaffiliated sources, representing grassroots or lived experiences, were underrepresented. These findings reflect persistent biases in Canadian media’s portrayal of Indigenous communities, reinforcing institutional narratives over diverse perspectives. While the AI tool offers a systematic method to identify and quantify such patterns, limitations in its current iteration temper its broader applicability. Despite these limitations, the tool demonstrates potential for promoting accountability in journalism by enabling newsrooms to critically assess and refine their sourcing practices. Future iterations should address these shortcomings by incorporating more inclusive training data, refining category definitions, and improving accuracy for underrepresented and misclassified groups. This work underscores the need for ethical and methodological rigour in developing AI tools to address systemic inequities in media coverage
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».