Media framing of inequality of opportunities in education during the pandemic: analysis of the Spanish online media agenda
Notice bibliographique
Résumé
Due to the COVID-19 pandemic and the confinement of the population, education went from its usual face-to-face model to an online one. Different research points out how this situation has aggravated previous inequalities in education. On the other hand, during confinement, media consumption grew significantly. In this way, citizens use the media to inform themselves and form their public opinion. Thus, this research seeks to analyse how Spanish digital news addresses this link between inequality of opportunities in education and the pandemic. For this purpose, the six most-read cybermedia were selected, and all the journalistic texts that related to both concepts were analysed for a year (March 1, 2020–February 28, 2021). The population is composed of 2,727 journalistic stories, and we work with a stratified sample (n = 958) according to the content production per quarter and for each of the selected media. The results show how the journalistic accounts analyzed tend to link inequality of educational opportunities with income inequality and with class and age gaps. Despite this, the level of deepening in coverage does not allow progress on possible solutions that help mitigate this social problem aggravated by the pandemic, although it is higher than when other types of inequalities are addressed.
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».