Stealth Advertising: The Commercialization of Television News Broadcasts in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This two-phase study deals with the phenomenon of “stealth advertising” in Canada. This concept refers to the encroachment of commercially tinted messages into broadcast news segments. Different theories of commercial speech were used as a theoretical framework. The study combined mixed methods, content analysis and in-depth interviews. The first phase concentrated on the frequency and actual time spent airing commercially influenced messages in television newscast segments. The sample consisted of eight randomly selected English-language markets across Canada including news stations affiliated with CBC, CTV and Global. Seventy-five newscasts were recorded and content-analyzed. The analysis demonstrated that private television stations used more explicit and aggressive stealth advertising than publicly owned ones. In subsequent interviews, the news directors and sales managers of some of these stations denied that they yield to outside commercial pressures but admitted they may include messages with commercial content if these have public interest value. In the second phase thirty-nine newscasts of a news station affiliated with Global were recorded and content-analyzed, showing high numbers of commercially influenced messages and corroborating previous research findings. Subsequent interviews showed some news decision-makers accept the inclusion of commercially tinted news segments, thus eroding the divide between editorial and commercial contents. This study is intended to contribute to the empirical basis for pursuing the question of corruption of news by surreptitious commercial content.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».