An exploratory media framing of the extradition of a serial rapist: a corpus assessed study in the Malaysian English newspapers
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the role of media framing in shaping public perceptions of crime and criminal behaviour through the analysis of the case of Selva Kumar Subbiah, a serial rapist from Malaysia who targeted young women in Canada, was charged, served time, and extradited to the country of origin. Employing a corpus and computer-assisted textual analysis methodological approach and framing theory, this study examines the discourses in news articles from two national English newspapers (n=27) of the case in 2017 focusing on news sources and used frames. The study also explored the pertinent issues discussed on the Facebook page of the news portals about the news articles using thematic analysis based on 2738 posted comments. The study highlights the importance of understanding media framing and shaping public perception. The analysis suggested that the media framed the extradition through the focus on criminal offender, public safety, legal and law, family, police monitoring, and the victim. The study highlights the importance of understanding media framing in shaping public perceptions of crime and calls for further research to explore the implications of media representations of crime and criminal behaviour. By exploring how the media portrayed Subbiah’s story, this paper seeks to shed light on the complex relationship between media representations of sexual violence and public perception.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».