News Coverage of Mediated Racism and Democracy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This chapter explores the news coverage of mediated racism and democracy in Canadian news media. Using topic modeling to analyze articles, we identified four major topics: (1) The Squad, (2) The two Michaels, (3) Maxime Bernier, and (4) Robert Mugabe as well as a few minor topics such as Thabo Mbeki, Barack Obama, George Floyd, Joerg Haider, and Kellie Leitch. We found that the majority of the topics discussing racism and democracy in Canadian news media were not centered around Canada but rather issues happening in America and overseas. This outward focus indicated the Canadian news media, specifically journalists, do not perceive racism as much of a threat in Canada. Our findings correspond with the two recurring themes apparent throughout our topics. First, racism is broadly discussed in the news media as a direct threat to democracy, apparent in attempted racially charged policies from political players. Second, there is an ongoing tendency to distance Canada&s;s democratic values and supposed lack of racism away from that of other countries. This chapter interrogates Khon Kaen&s;s evolution as a model for small and medium-sized city development, assessing past and current infrastructure projects and their impact. Thailand&s;s fourth largest city, Khon Kaen, plays a vital role as an economic, educational, and health hub in the traditionally underserved Isan region. Development began with the 1957 U.S.-funded ‘Friendship Highway’ and expanded through Thai government policies encouraging growth outside Bangkok, including establishing Khon Kaen University in 1964. Today, Khon Kaen&s;s ‘Smart City’ ambitions framed around light rail plans, and the city&s;s strategic location at the intersection of the Belt and Road Initiative and the Greater Mekong Subregion economic corridors underscore its goal of becoming a resilient, mid-sized urban center. The city&s;s balancing of centralized and localized efforts offers valuable insights for building the resilience of similar cities across the Global South, particularly within the framework of regional economic corridors.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».