MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128474803 · doi:10.1111/j.1751-9020.2012.00488.x

What is DIstinctive about Mediation? Experience and Expertise in Media

2012· article· en· W2128474803 sur OpenAlexaff
Philippe Ross

Notice bibliographique

RevueSociology Compass · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Healthcare and Sociology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)SociologyScholarshipMass mediaLaypersonInterpersonal communicationMediationPublic relationsViewpointsMedia studiesEpistemologySocial sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract If great material resources and specialist technical knowledge are no longer required for individuals to act as mass communicators, what resources are required? This paper reviews social theories of production that can help to shed light on the matter. It explores the nature of knowledge required in the production of content meant for a mass audience, and the manner of its validation. The paper progressively conceptualizes mass communication or mediation in terms of ‘media experience and expertise.’ It begins by framing the discussion of media production in terms of mediation and symbolic/media power, and teasing out knowledge and competence as problems that merit special attention. It then draws on two parallel areas of scholarship to think through the blurring of formerly neat boundaries between interpersonal and mass communication; producer and audience; and expert and layperson. First, the renewed interest in the lived experience of professional producers that is spurred by media production ethnographers. Second, ongoing debates in Science and Technology Studies (STS) around knowledge production and public participation. The paper concludes with a discussion of outstanding issues with respect to media theory and proposals for future work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,049
Communication savante0,0160,024
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociology CompassMême sujetEducation, Healthcare and Sociology ResearchTravaux en français237 207