Case Study: Media Coverage of US and Canadian Elections
Notice bibliographique
Résumé
When Americans think of our neighbor to the north they usually think of a near Utopian version of the United States that exists comfortably with free health services and almost no issues compared to that of the States. Canadians themselves like to think they are a better version of America as well but what happens when we dig a little deeper into say how each countries media covers its own elections? In theory Canada should not be nearly as rough and patronizing as those silly American elections one might think, but this simply isn't the case. Although not as extreme as the onslaught of media coverage that surrounded the 2016 general election in the States, Canada’s general elections are not anywhere near what Americans think of it. Canadian Media can go just as hard at the candidates as US media does. A Solid example being what is happening right now as the Prime Minister is under stress from controversy. The CBC, The Toronto Sun, and other prominent Canadian news outlets are dive bombing at every step with the first word being given to the main opposition to Trudeau in this years Canadian federal election election being Andrew Scheer, leader of the Conservative Party of Canada. Comparing the first few months of 2016 in America and the first few months of 2019 in Canada breaks the stereotype of the Utopian northern neighbor altogether and gives a glimpse into how similar but different countries media acts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».