GOVERNMENT-MEDIA RELATIONS IN CANADA’S FEDERAL CYBER SECURITY (JULY - DECEMBER 2018 & 2021)
Notice bibliographique
Résumé
The world is increasingly technologically connected, and those technologies are advancing at rapid pace, meaning that cyber security can seem like whack-a-mole. Malicious cyber activity plays heavily in geopolitics and governments worldwide are faced with challenges to protect their citizens and sovereignty. This research evaluates the Government of Canada’s approach to communicating with the public about cyber security activities and programming based on representations in traditional news media. It develops a model of government-media relations in federal cyber security activities and programming based on cross-sectional analysis of two six-month periods (from July – December in 2018 and 2021). These periods correspond to the six months following the release of Canada’s most recent highest-level strategy for cyber security, the National Cyber Security Strategy, and a contemporary period. It assesses the representations and analyzes some relevant themes throughout like the Huawei 5G story that spans the timeframe. This is largely an assessment of what gets picked up in traditional news media and contextually why that is. There appeared to be a predominantly information dissemination model of government-media relations which neither favoured or dissented the Government of Canada’s activities and programming in cyber security. There was some evidence of a two-way asymmetric model, but this could not be determined within the scope of this analysis in evaluating traditional news media content.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».