Textbook journalism? Objectivity, education and the professionalization of sports reporting
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present an analysis of recent handbooks, field guides and other educative texts on sports journalism. Authored mostly by current and former journalists turned university educators, these books signal the professionalization of sports journalism amid changes and challenges to news media industries. In offering guidance on best practice sports reporting, they are also situated in tension with the long-standing denigration of sports journalism as the trivial back-page filler that props up more serious, substantive content. Through a thematic analysis of the textbooks’ contents and the epistemic, economic and educative context of their collective emergence, we address the following question in what follows: How do these textbooks advise would-be sports journalists to respond to ‘serious’ social, ethical and political matters? In doing so, we detail how established categories of objectivity and ethics are the primary points of recourse through which these books advise on reporting about the many social issues in which sport is implicated. In turn, we reflect on the virtues of – and the tensions and contradictions surrounding – these advocations. By way of conclusion, we contend that professionalization represents an opportunity for collaborations between sport media scholars and current and former journalists – in their shared roles as educators – in the pursuit of ‘excellent’ sports reporting. The notion of ‘strong objectivity’ is our conceptual guide for how such collaborations might be fostered.
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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 | 0,020 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,039 |
| Communication savante | 0,024 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».