Notice bibliographique
Résumé
Digital News Report: Australia 2016, the second annual survey of news consumption in Australia, builds on last year's debut to provide a clearer picture than ever before of how news is currently being consumed both within Australia and globally, with a particular focus on digital news consumption and pathways to accessing the news. The report is part of a global survey encompassing 25 other countries: Austria, Belgium, urban Brazil, Canada, the Czech Republic, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Italy, Japan, South Korea, the Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland, urban Turkey, the UK, and the USA. Key Findings: Terrestrial TV (53.9%) and social media (52.2%) were reported as the most popular source of news in the week prior to the survey. But when asked for one main source of news, 37.6% replied TV; 27.4% replied online news; 18.5% replied social network services / blogs. Radio news programs (39.6%), printed newspapers (35.4%) and websites of newspapers (32.5%) were also widely used as sources of news. Traditional media news consumption – TV, print and radio – is regarded as the main source (52.3%) and this is reflected to some extent in online news consumption, where the top source of news among online media was through websites or apps of newspapers (21.7%). The Digital News Report: Australia 2016 is a collaboration between the News & Media Research Centre at the University of Canberra and the Reuters Institute for the Study of Journalism at the University of Oxford.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,061 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».