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新闻媒体中国际组织（IOS）的覆盖范围对于长期建立其合法性至关重要。本文认为，有关iOS的新闻报道有系统地与富裕国家之间的不同，这些国家主要控制着全球iOS，以及较弱和低收入国家，这些国家是全球iOS有形可交付成果的主要接受者。对前者的iOS报告可能会大大倾向于中央iOS政治和过程；向后者报告iOS的本地实施工作。是经验分析的核心是一个数据集映射新闻报道，该报告在2018 - 2021年中超过166个州的460万篇文章和64种语言中的iOS报道，以及一种监督的机器学习模型，该模型归类了这些文章的样本，这些文章与iOS有关是否相关的iOS与中央ios ios cormities to in oios cormots ob boots ob ob boots'boots'boots'boots'boots''''提供信息。它是基于大型预训练的语义模型Ernie，以1654年的人类标记的新闻文章进行了微调。在核心分类任务上，该模型的高精度为0.89。分析涵盖了45个iOS和IO机构，共同组成了整个联合国系统。经验证据强烈支持理论上的论点：关于本地IO实施活动的新闻报道在弱和低收入状态中的频繁是两倍以上，是强大和高收入状态的Ceteris Paribus。另一方面，关于中央IO政治的报道在富裕和强大的国家中比低收入弱势较弱的州更为突出。
使用机器学习来识别全球模式
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