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Enregistrement W4412590542 · doi:10.3389/fpos.2025.1419217

Post-truth politics vs. newspaper coverage: the COVID-19 pandemic and transnational human migration in Canada, the United States and the United Kingdom

2025· article· en· W4412590542 sur OpenAlexaffabout
Claude Beaupre

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Political Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPolitics2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceGeographyMedia studiesVirologySociologyLawMedicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In the context of a presumed post-truth world where emotion and ideology increasingly shape public discourse, this study explores the media’s role in constructing and disseminating narratives about transnational human migration. The COVID-19 pandemic added a new layer of complexity, biologically securitizing mobility at a time when migration was already framed by xenophobia and securitization in the Western world. This study investigates how major newspapers in Canada, the United States, and the United Kingdom covered migration during the first year of the pandemic, revealing how media constructions reflected and reinforced national attitudes. Methods A mixed-method discursive analysis was conducted on 225 articles (25 from each of nine major newspapers) from January 1 to December 31, 2020, selected for their topical relevance through the Factiva database. Articles were categorized quantitatively by topic and sentiment and qualitatively analyzed using constant comparison methods. The study focused on recurring topics, dominant narratives, and sentiment orientations (positive, neutral, neutral-negative, or negative) to identify country-specific media ‘truths’ about migration during the pandemic. Results Distinct national patterns emerged. Canadian newspapers exhibited largely positive or neutral portrayals of migrants, highlighting their economic and social contributions. U.S. coverage was polarized, reflecting both supportive and hostile attitudes, especially regarding Latin American migration and the Title 42 policy. U.K. articles were more frequently negative or securitized, especially concerning Channel crossings. Across all countries, themes of migrant precarity, humanitarian solidarity, and essential labor during COVID-19 were common, yet framed differently depending on national context and media sentiment. Discussion The findings illustrate how media in post-truth societies selectively constructed ‘truths’ about migration during a global crisis. While Canadian media maintained a largely humanitarian and pragmatic framing, U.S. and U.K. media leaned toward narratives of threat and economic burden. These constructions reflect deeper societal and political cleavages, where media act as both agents and arenas of discursive influence. The research underscores the importance of media literacy and critical discourse analysis in unpacking the role of journalism in shaping migration politics during times of uncertainty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,017
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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