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Enregistrement W2342022309 · doi:10.1177/1464884915597159

Triggering change – How investigative journalists in Sub-Saharan Africa contribute to solving problems in society

2015· article· en· W2342022309 sur OpenAlexaff
Jan Lublinski, Christoph Spurk, Jean-Marc Fleury, Olfa Labassi, Gervais Mbarga, Marie Lou Nicolas, Tilda Abou Rizk

Notice bibliographique

RevueJournalism · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinisterie van Buitenlandse ZakenDepartment for International Development
Mots-clésJournalismAction (physics)Government (linguistics)PublishingElement (criminal law)Public relationsPolitical scienceState (computer science)SociologySocial scienceMedia studiesLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyses 12 cases of investigative journalism in Sub-Saharan Africa. The reporters all claimed to have contributed to change processes by influencing government policy, action by state administration, supporting the uptake of scientific solutions or provoking public debate. An assessment of these processes shows that in 10 cases, the journalists indeed helped to trigger change and in two cases they failed to do so. The cases are evaluated through an explorative approach inspired by the dynamic models for communication on public issues developed by Rucht and Peters. Different types of investigative stories in Sub-Saharan Africa are identified and hypotheses are developed on key factors that were important in investigating and publishing the stories as well as in achieving change. A decisive element of investigative journalism in Sub-Saharan Africa seems to be the involvement of and the interaction with other societal non-journalist actors.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0210,027
Communication savante0,0210,013
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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