HOW THE MEDIA AND THE GOVERNMENT PROMOTE BANDITRY IN NORTHERN NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
This content analysis reveals how the media and the government promote banditry in Northern Nigeria through newspaper editorials and government activities. Three national newspapers (Leadership, Punch, and ThisDay) were randomly selected, and the last quarter of 2024 was purposively chosen for the study. It was anchored on agenda setting and framing, and mixed methods were adopted to analyze the 22 editorials extracted from the three national dailies. The data were subjected to quantitative and qualitative analyses to determine the frequency of coverage, themes, victims, narrative frames, cause and consequences, and the negative roles of the media and government that promote banditry. The findings reveal that killings and abductions for ransom are the major themes of banditry, while poor governance, porous borders, and unemployment are the most causal factors that fuel banditry in the North. Insecurity (leading to loss of life, fear, and panic) are a major effect of banditry. Villagers and farmers are the major victims. Through their framing language and tone, the three newspapers glamorize banditry. The government collaborates with reporters to promote banditry. The article recommends that the media should set an objective agenda on banditry with a view to discouraging it; it should choose its language carefully to avoid using tones, frames and exaggerations that glamorize bandits and frighten the audience in the process. The government should avoid playing politics with banditry or romancing with bandits.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».