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Enregistrement W4410452356 · doi:10.51698/tripodos.2025.57.07

Comparison of COVID-19 discourse in conservatives and liberals: The case of Canada, the United States, the United Kingdom, France, Germany, and Spain

2025· article· en· W4410452356 sur OpenAlexaboutno aff
J. Pedro Marfil Medina, María Hernández-Herrarte, Patricia Zamora-Martínez

Notice bibliographique

RevueTripodos · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunication and COVID-19 Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKingdomCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political science2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Economic historyHistoryVirologyMedicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March 2020, the COVID-19 crisis triggered a worldwide adoption of extraordinary measures to contain the disease, forcing current political actors to use both digital channels and traditional media to cross borders and get their messages across to the public about preventive measures and the impact of the situation. The research uses content analysis to examine the communication and discursive strategy of the leaders of Canada, the United States, the United Kingdom, France, Germany and Spain within their messages announcing the state of alarm. The results point to the existence of narrative styles in the interventions of politicians involved, clearly identifiable on the left-right axis, as well as the use of common resources that seek cohesion and citizen awareness at a time of great difficulty for those countries they represent.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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