التوظیف السیاسی لخطاب الكراهیة فی تغطیة الریاضة: دراسة حالة لكأس العالم بقطر 2022
Bibliographic record
Abstract
تتمتع الرياضة بقدرات غير عادية لتجاوز ثقافات المجتمعات، والرياضة لغة عالمية توفر أرضية مشتركة مستقرة وثابتة، علاوة على ذلك، تتيح التغطية الإعلامية الرياضية للمجتمعات الاعتراف بإسهامات الرياضيين، وبخاصة في كأس العالم والألعاب الأولمبية والمسابقات الدولية الأخرى، بما يعكس ثقافات الدول المختلفة والمتنوعة. وتقيّم الدراسة الحالية محتوى وطبيعة التقارير الصحفية في صحيفة الغارديان البريطانية (the British Guardian)، وصحيفة نيويورك تايمز الأمريكية (American New York Times)، وصحيفة ماركا الإسبانية (Spanish Marca)، وصحيفة لوموند الفرنسية (French Le Monde)، وصحيفة فانكوفر صن الكندية الصادرة عن ولاية كولومبيا البريطانية بكندا (British Columbia, Canada Vancouver Sun)، والصحيفة الأرجنتينية بوينس آيريس تايمز (Argentinian Buenos Aires Times)، وصحيفة كوبنهاغن بوست الدنماركية (Danish Copenhagen Post)، وصحيفة ريو تايمز البرازيلية (Brazilian Rio Times)، وصحيفة اليابان جابان تايمز (Japanese Japan Times newspapers) إضافة إلى ذلك، تحاول الدراسة تحديد كيف كان ينظر إلى قطر أثناء الحدث؛ لإلقاء الضوء على العلاقة بين تشكيل خطاب الكراهية والتوظيف السياسي، وذلك في سياق نظرية فعل الكلام. وكشفت نتائج الدراسة أن خطاب الكراهية تمت صياغته وإدراجه في الخطاب الإخباري لجميع الصحف محل الدراسة تقريبًا، ونتيجة لذلك، انحرفت التغطية بسبب التوظيف السياسي الذي هيمن على التغطية، وكانت التغطية الإخبارية سلبية للغاية حتى قبل بدء كأس العالم، وهيمنت المقالات الإخبارية المختلفة عن حقوق الإنسان المزعومة للمهاجرين، وحظر البيرة، وحقوق المثليين (LGBTQ +) على التغطية الإخبارية لأسابيع، على الرغم من نفي الدولة المضيفة قطر للتهم الملصقة بها، وجاء خطاب الكراهية بسبب الرفض الخفي من الدول الغربية لفوز قطر باستضافة كأس العالم؛ مما أدى إلى زيادة التوتر الثقافي.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.181 | 0.127 |
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".