Through a Lens Darkly: How the News Media Perceive and
Notice bibliographique
Résumé
Studying news is a guarantee against running out of research ideas. Who could have predicted the uproar over the behaviour of a Canadian prime minister at a Catholic funeral for a former Governor General? Perhaps only David Haskell, author of a new book, Through a Lens Darkly: How the News Media Perceive and Portray Evangelicals, that examines how Canadian journalists report on evangelical Christians. Set against a backdrop that includes media criticism in 2000 of the creationist beliefs of former Canadian Alliance leader Stockwell Day, David Haskell draws not only on a major study of ten years of transcripts of national Canadian television news reporting (from Global, CTV and CBC), but also on his own experience as a journalist. John Schmalzbauer’s excellent 2003 book, People of Faith: Religious Conviction in American Journalism and Higher Education, treads similar territory. But there is little research on the attitudes of Canadian journalists with regard to religion, which makes Haskell’s work noteworthy. Haskell takes the necessary first step of defining and describing evangelicals, his
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,030 |
| Communication savante | 0,030 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».