La représentation médiatique du leurre d’enfants à l’aide des nouvelles technologies: une mise en mots et en maux.
Bibliographic record
Abstract
La aparición de las nuevas tecnologías ha sido durante mucho tiempo una fuente de preocupación para muchos claims-makers, medios de comunicación principalmente, que se interesan por el bienestar y la seguridad sexual de los niños. Hoy en día, los medios de comunicación y el poder legislativo están preocupados por la posibilidad de que se haga un uso malintencionado de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para seducir o abusar sexualmente de niños. En este artículo subrayamos cómo los medios de comunicación emplean estrategias retóricas y argumentativas para representar el grooming (engaño de niños en Internet) con el fin de inspirar la creación de leyes de tipo penal que aborden este «nuevo problema social». En nuestro artículo investigamos el fenómeno del grooming tal y como este es descrito en tres de los periódicos más leídos de Toronto entre 1998 y 2008. Mostramos cómo, al otorgársele una frecuencia cada vez mayor y al tenderse a caracterizar a los niños como víctimas de abuso sexual, el grooming se construye como un serio problema social exacerbado por la preocupación que envuelve en general a los avances tecnológicos
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".