Linguistic Bias in News Media on Anti-Pipeline Protests in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Protests give rise to social change, often advancing the rights of minority groups. However, their success hinges on public opinion, which can be influenced by news media (e.g., Detenber et al., 2007). Most research on this topic has demonstrated that protests that seek to disrupt the status quo are negatively framed in news media (e.g., Boyle et al., 2004), which inhibits their success. Others have found that the language used to describe minority groups in the news is often negatively biased (e.g., Dragojevic et al., 2017) and that this maintains harmful stereotypes (Beukeboom, 2014). However, no research has investigated the linguistic mechanisms used to describe protests in news media. Given this, the aim of this study was to determine whether news sources exhibit linguistic bias about protests that corresponds to regional differences, which are known to influence media bias. To do this, we examined articles published in news sources from different regions of Canada for linguistic bias in the description of Indigenous-led anti-pipeline protests. We found that the language used differed by region, such that news sources from the Prairies used more abstract language than news sources from the Central region. However, when considering both abstraction and valence, neither source exhibited a bias. This research is significant in that it demonstrates that regional differences in the way protests are framed extend to linguistic differences, but that negative framing may not.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».