Opiniones de los profesionales de la comunicación sobre el tratamiento de la discapacidad en televisión
Bibliographic record
Abstract
La atención que prestan los medios de comunicación españoles a la audiencia con discapacidad continúa siendo limitada, en una sociedad donde el número de personas con discapacidad alcanza los 3,8 millones, lo que supone el 8,5% de la población. En este estudio se recogen las opiniones de siete profesionales de la comunicación que trabajan o han trabajado como directores, productores y/o presentadores de programas de televisión centrados en este público específico. A partir de entrevistas en profundidad, ofrecen una visión general del tratamiento mediático de la discapacidad, la sensibilización de las audiencias y el papel de los medios en relación a las minorías sociales. La muestra, a pesar de ser reducida, presenta un valor añadido: tres de las personas entrevistadas tienen una discapacidad, siendo sus opiniones especialmente relevantes por tratarse de la propia voz de un colectivo que es objeto de estudio. Se incluye, además, una radiografía de la programación televisiva española relacionada con la discapacidad. Los resultados obtenidos muestran la existencia de un mayor compromiso de los medios públicos, que apuestan por programar espacios que fomenten la normalización y la integración social de las personas con discapacidad, aunque se hace necesario una atención más continuada y menos episódica, y una mayor especialización periodística.
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".