What about Canada? The changing dynamics of the indexation theory : a content analysis of the Globe and Mail and The Toronto Star
Bibliographic record
Abstract
Notre projet de recherche, What about Canada? The Changing Dynamics of the Indexing Theory: A Content Analysis of The Globe and Mail and The Toronto Star, traite de la théorie de l'indexation dans un contexte canadien. Par conséquent, le principal problème illustré par Bennett et Pfetsch (2018) est que la théorie de l'indexation supprime les «voix alternatives» au lieu d'inclure ces «nouvelles» voix afin d'équilibrer les sources journalistiques. Dans ce nouvel environnement fracturé, il est plus complexe qu'auparavant d'équilibrer des perspectives et des opinions différentes en raison de la participation d'acteurs différents dans l'arène politique. L'argument principal de cette thèse est qu'il est impératif de tester la théorie de l'indexation et d'adapter ses éléments centraux au nouvel environnement politique. Cela signifie une inclusion de ce nouvel environnement dans les hypothèses de base qui incluront les récits alternatifs. C'est dans ce contexte que nous avons décidé d'analyser la question des politiques d'immigration au Canada et son indexation par les médias. Par conséquent, cette thèse est consacrée à une analyse des relations entre les médias et les autorités politiquesofficielles au Canada, notamment en abordant la question de la place des récits alternatifs dans le discours journalistique canadien
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 | 0.005 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.031 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".