The Influence of Media Framing in a Participatory Democracy: The Genetic Non-Discrimination Act
Notice bibliographique
Résumé
Genetic Non-Discrimination legislation arrived in Canada almost a decade after the US, UK, EU and Australia. Its birth was fraught: it took 5 legislative attempts, and finally succeeded against the opposition of a majority PM, Justice Minister, and Cabinet, not to mention a Supreme Court of Canada Challenge. This important legislation received little coverage in the press, and when it did, it was often at the urging of two opposing factions: civil society groups (Huntington's Society Canada, the Centre for Jewish and Israeli Affairs, Breast Cancer Canada) versus the Canadian Life and Health Insurance Association (CLHIA). Intense political lobbying was conducted by both parties, but a unique element of the civil society organizations was to promote a citizen writing campaign. In an analysis of media covering the Genetic Non-Discrimination Act (GNDA), or Bill S-201 (2017). I aim to investigate the effects of media framing in adequately informing the public about the GNDA. To do so, I conducted a literature review to identify key features of a participatory democracy and features impacting framing. Then, I developed a corpus of 88 articles, and identified 9 key pieces of media, including articles, YouTube videos, and opinion pieces. I analyzed how media framing influenced the dissemination of information regarding the GNDA. By shedding light on the media's pivotal role in creating an informed public within the realm of health policy, I underscore the importance and responsibility of media, and its potential impact on effective participatory democracy from flourishing.
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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 | 0,019 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».