Report Contributions and Challenges of Addressing Discursive Racism in the Canadian Media
Notice bibliographique
Résumé
Over the last three decades, our research has largely focused on the social systems that contribute to and reinforce racism in Canadian society. The media are among the most powerful of these many institutions, as they help transmit its central cul-tural images, ideas, and symbols as well as a nation’s narratives and myths. Media discourse plays a large role in reproducing the collective belief system of the dominant White society and the core values of this society. Using discourse analy-sis as a central tool, we have analyzed how social power, dominance, and inequal-ity are produced and resisted through text and talk. The coverage of issues affecting racialized minorities is filtered through the stereotypes, misconceptions, and erroneous assumptions of a largely White-dominated group of media institu-tions. The media’s images reinforce cultural racism and White hegemony. Our approach identifies a constant and fundamental tension between the everyday experiences of racialized and indigenous people and the perceptions of publishers, editors, journalists, producers, broadcasters, and other media per-sonnel, who have the power to redefine that reality. Over the years, we have
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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 | 0,024 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,023 |
| Communication savante | 0,035 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».