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Enregistrement W2778994894 · doi:10.1177/1464884917743390

When gender, colonialism, and technology matter in a journalism startup

2017· article· en· W2778994894 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournalism · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournalismSociologyColonialismTechnical JournalismInnovatorPower (physics)EthnographyDigital mediaMedia studiesSocial scienceGender studiesPolitical scienceLawEntrepreneurshipAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is based on an ethnographic study of a women-led journalism startup, identified as a digital and data innovator in North America. Studies of journalism startups have generally focused on growth in the startup space and claims to technological innovation, finding a persistence of traditional norms and practices. Feminist media scholars have not tended to engage in this area of study, focusing more on newsroom sociology and media representations, despite a long history of feminist Science and Technology Studies critique of other technical professions such as engineering and computer science. This study adds to our understanding of journalism startups by situating this ethnography within feminist, postcolonial, and Science and Technology Studies approaches. Our findings suggest the persistence of professional, industry, and economic constraints mapped on to gender, gendered understandings of innovation, and technology in journalism – as well as possibilities to transform them. We argue that gender and colonialism matter in this startup in expected and unexpected ways, from understanding the enduring nature of unexamined power relations within journalism to contributing to re-articulations of important questions of epistemology, method, and moral stance in digital journalism.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,296 · 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