Українська проблематика в англомовній періодиці Канади та США (2014—2019)
Bibliographic record
Abstract
У статті розглянуто динаміку висвітлення української тематики в англомовному інформаційному просторі Канади та США у 2014—2019 роках. Коротко охарактеризовано сучасний стан розроблення питань стосовно ролі засобів масової інформації (ЗМІ) у державних процесах та значення ЗМІ як джерел історичних досліджень. Зроблено огляд фахових аналітичних досліджень, присвячених висвітленню російсько-українського конфлікту. Для усебічної характеристики контенту досліджуваних ЗМІ визначено пікові показники тематичних повідомлень та їх генерації, виявлено ключові наративи. Уперше проаналізовано зміст статей п’яти найбільших англомовних періодичних видань Канади та США («Globe and Mail», «Toronto Star», «National Post», «New York Times», «Th e Wall Street Journal») у період 2014—2019 рр.; досліджено динаміку згадування української проблематики та специфіку її подання. Для вивчення застосовано традиційні науко- і джерелознавчі методи аналізу наративних і масових джерел, вибіркового текстологічного і клаузуального аналізу тексту джерел із використанням можливостей математичних і статистичних методів. Результати контекстного й частотного аналізу показали, що інтерес до української проблематики у ЗМІ Канади та США послідовно згасає від подій 2014 року, що обумовило зменшення згадувань про Україну у матеріалах періодичних видань цих країн. Що стосується канадського медіапростору, то 2018 та 2019 роки дали чимало інформприводів для публікацій про Україну. Але якщо у 2014 році українські події були в центрі уваги, йшлося про міжнародне значення конфлікту на сході країни, то до кінця досліджуваного періоду Україна дедалі більше перетворюється на інструмент політичних процесів у Канаді та США, а контекст російської агресії відходить на задній план. Подібна тенденція спостерігається і в інформаційному просторі США: питання російської агресії відходить на другий план, Україна перетворюється зі сторони конфлікту на предмет міжнародних домовленостей, насамперед на інструмент реалізації зовнішньої політики США. Наголошено, що саме комбінація трьох факторів — російської пропаганди, слабкої інформаційної присутності України у міжнародному інформаційному просторі та тенденції до представлення України як несамостійного в політичному плані суб’єкта у більшості західних медіа — створила реальну небезпеку вкорінення у думці міжнародного суспільства ідеї «Ukraine is a failed state» у роки, що безпосередньо передували повномасштабній російській агресії.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.017 |
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".