aenjournal Representing Ethnic Communities in the Media
Notice bibliographique
Résumé
Does ethnicity matter in the media? If so, when and what is the role of ethnic and mainstream media in promoting the good news as well as the bad news about migrants and refugees? The results of an AEN quick-survey suggest that mainstream media is a key cross-over point for inter-cultural exchange and a primary vehicle for promoting inter-cultural awareness and understanding. Ethnic media publications provide an alternative to an increasingly homogenised mainstream media. They are essential to the health of a civic society and make an essential contribution to promoting and sustaining social movements. Communicating horizontally, rather than from the top down, ethnic media help to build communities, reduce social isolation and keep culture and language alive. They are able to bring about social change from within communities (Lalley & Hawkins, 2005). The news media play a major role in society around establishing and disseminating cultural references and are pivotal in representing and giving voice to community members. However, they can unintentionally strengthen racist discourses rather than fighting them (ERCOMER, 2002). According to a California New Media study, nearly a quarter of all U.S. residents regularly get information from the ethnic media (Briggs, 2005). A national, multilingual poll of almost 1,900 Latino, African-American, Asian-American, Arab-American and American Indian respondents showed that 13 % of
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,019 |
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 ».