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Enregistrement W2795455951 · doi:10.1093/acrefore/9780190228613.013.551

Political Economy of the Media

2018· reference-entry· en· W2795455951 sur OpenAlexaff
Dal Yong Jin

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Communication · 2018
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsDigital RevolutionPolitical communicationDigital mediaDigital economyNew mediaField (mathematics)Information and Communications TechnologyMediationJournalismCapitalismPolitical sciencePolitical economySociologyMedia studiesSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Political economy of the media includes several domains including journalism, broadcasting, advertising, and information and communication technology. A political economy approach analyzes the power relationships between politics, mediation, and economics. First, there is a need to identify the intellectual history of the field, focusing on the establishment and growth of the political economy of media as an academic field. Second is the discussion of the epistemology of the field by emphasizing several major characteristics that differentiate it from other approaches within media and communication research. Third, there needs an understanding of the regulations affecting information and communication technologies (ICTs) and/or the digital media-driven communication environment, especially charting the beginnings of political economy studies of media within the culture industry. In particular, what are the ways political economists develop and use political economy in digital media and the new media milieu driven by platform technologies in the three new areas of digital platforms, big data, and digital labor. These areas are crucial for analysis not only because they are intricately connected, but also because they have become massive, major parts of modern capitalism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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