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Enregistrement W2731803017 · doi:10.1177/0163443717714992

Changing work routines and labour practices of sports journalists in the digital era: a case study of Postmedia

2017· article· en· W2731803017 sur OpenAlexaffabout
Evan Daum, Jay Scherer

Notice bibliographique

RevueMedia Culture & Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournalismAmateurLeagueCitizen journalismPublic relationsDigital mediaNegotiationPolitical scienceSociologyFootballDemocracyMedia studiesAdvertisingSocial scienceLawBusinessPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article contributes to an emerging body of research that examines the transformation of sport, journalism and media practice in the digital era as part of what Raymond Williams has called the ‘long revolution’ of communications, culture and democracy. In so doing, we explore how Canadian sports journalists have attempted to make sense of, and negotiate their roles within, the practice of convergent sports journalism and the ascension of new online journalism values in the Postmedia Network. We examine the institutionalization of 24/7 digital sports departments within which Postmedia’s sports journalists labour to produce a continuous flow of coverage of major league sport – at the expense of local amateur events and women’s sport – to secure a digital audience commodity of male readers. We also explore Postmedia’s embracement of outsourced labour and production processes that have further altered the work routines of sports journalists and have undermined quality standards. Finally, we underscore how the expansion of the digital promotional networks of major league sport has contributed to the ongoing historical erosion of the status and influence of sports journalists in the sports–media complex and has spurred the rise of derivative analytical and opinion-driven content.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0210,010
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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