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Record W7161779809 · doi:10.82308/33697

Media-generated shortcuts: the supply and demand of political information

2010· dissertation· en· W7161779809 on OpenAlexaboutno aff
Blake Andrew

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicMedia Studies and Communication
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoliticsContext (archaeology)Political action

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les titres sont-ils représentatifs du contenu des histoires? Est-ce qu'ils varient de manière systématique du contenu qu'ils illustrent? Cette thèse prend en considération la façon dont les titres portant sur la politique représentent l'offre complète d'information politique disponible pour les citoyens. Les titres sont présentés comme l'équivalent médiatique des heuristiques cognitives. On assume qu'ils résument les nouvelles quotidiennes, et qu'ils fournissent ainsi aux citoyens un raccourci médiatique, leur permettant de se tenir informés des affaires publiques. Ils soulignent aussi le contenu qui les suit et signalent quelles nouvelles sont les plus importantes selon les rédacteurs. Ces fonctions permettent le développement des hypothèses sur la nature du lien entre les titres et les histoires. Cette relation est jaugée en examinant une typologie d'information politique essentielle qui inclut les partis politiques, les candidats, la probabilité de succès électoral, l'idéologie et l'approbation. Ces éléments sont considérés comme essentiels pour comprendre les politiques électorales dans les démocraties libérales contemporaines. Cinq hypothèses portent sur la manière dont ces éléments d'information, présents dans l'histoire complète, sont représentés dans les titres. Les données utilisées pour cette analyse incluent tous les titres et histoires de la campagne électorale canadienne de 2006, parus dans les journaux quotidiens majeurs, dans les téléjournaux, à la radio et sur les principaux sites d'information en ligne (N = 11 002). Six entrevues avec des rédacteurs et journalistes d'influence complètent cette analyse empirique. Les résultats indiquent que le contenu des titres correspond bien au contenu de leur histoire. Les titres semblent offrir un volume de couverture similaire du concours électoral et des problématiques. Les problématiques que les gens voient dans les titres ressemblent étroitement à ce qu'ils trouveraient dans le contenu en y payant plus attention. Cependant, les résultats montrent également des différences systématiques entre les titres et les histoires qu'ils représentent. Au Canada, contrairement à ce qu'on en attendrait d'après les histoires, les titres tendent à se concentrer plus sur les leaders des partis politiques, et moins sur les partis politiques eux-mêmes. Les titres tendent aussi à exagérer (positivement ou négativement) la performance des partis et de leurs candidats. En plus des comparaisons entre titres et histoires au niveau global, l'étude comporte une analyse hiérarchique unique de la relation entre le titre et son histoire. Alors que les titres des journaux semblent généralement être les moins semblables aux histoires, les titres des téléjournaux semblent être très proches du contenu qui suit. Les implications de l'utilisation des titres comme raccourcis médiatiques sont discutées dans le cadre de la politique démocratique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.085

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.058
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0070.010
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.002

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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