MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793059410 · doi:10.1080/1369118x.2018.1428655

Professionalization through attrition? An event history analysis of mortalities in citizen journalism

2018· article· en· W2793059410 sur OpenAlexfundno aff
Ryan Larson, Andrew M. Lindner

Notice bibliographique

RevueInformation Communication & Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University of EdmontonSkidmore CollegeUniversity of Minnesota
Mots-clésJournalismAttritionScholarshipPopulationProfessionalizationOrganizational ecologyIncentiveSociologyPublic relationsPolitical scienceSocial scienceMedia studiesDemographyLawEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite both scholarly and popular claims that citizen journalism (CJ) represents a growing democratizing force in the journalistic field, recent scholarship in the area has noted the decline of the organizational population of CJ. In this paper, we investigate how individual characteristics of sites and the dynamics of larger organizational population affect a CJ site’s risk of experiencing a mortality. Drawing on the largest sample to date of US-based English-language CJ sites, this study examines the risk of site mortality through an event history framework. Findings indicate that the strongest predictor of a site’s mortality is the age of the site, consistent with organizational population theory’s ‘liability of newness.’ We also find that for-profit and community-based sites have lower rates of site mortality, indicating that adopting legitimate conventions of journalism may serve as a protective buffer to site death. The results offer mixed evidence on whether CJ has become more professionalized via attrition.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInformation Communication & SocietyMême sujetPublic Relations and Crisis CommunicationTravaux en français237 207