‘Fair and balanced?’: quality of suicide-related reporting on major US cable news networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of news reports about suicide can influence suicide rates. Although many researchers have aimed to assess the general safety of news reporting in terms of adherence to responsible media guidelines, none have focused on major US cable networks, a key source of public information in North America and beyond. AIMS: To characterise and compare suicide-related reporting by major US cable television news networks across the ideological spectrum. METHOD: We searched a news archive (Factiva) for suicide-related transcripts from 'the big three' US cable television news networks (CNN, Fox News and MSNBC) over an 11-year inclusion interval (2012-2022). We included and coded segments with a major focus on suicide (death, attempt and/or thoughts) for general content, putatively harmful and protective characteristics and overarching narratives. We used chi-square tests to compare these variables across networks. RESULTS: We identified 612 unique suicide-related segments (CNN, 398; Fox News, 119; MSNBC, 95). Across all networks, these segments tended to focus on suicide death (72-89%) and presented stories about specific individuals (61-87%). Multiple putatively harmful characteristics were evident in segments across networks, including mention of a suicide method (42-52%) - with hanging (15-30%) and firearm use (12-20%) the most commonly mentioned - and stigmatising language (39-43%). Only 15 segments (2%) presented a story of survival. CONCLUSIONS: Coverage of suicide stories by major US cable news networks was often inconsistent with responsible reporting guidelines. Further engagement with networks and journalists is thus warranted.
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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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».