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Enregistrement W2916677546 · doi:10.1017/9789048540150.013

Media Concentration in the Age of the Internet and Mobile Phones

2019· other· en· W2916677546 sur OpenAlexaboutno aff
Dwayne Winseck

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Culture and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetInternet privacyMobile internetAdvertisingComputer scienceBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media concentration is more important than ever in an age of mobile phones, the internet, and information abundance. Taking Canada as an example, this chapter investigates how telecommunications, internet and media industries are becoming more concentrated, and whether the fear of domination by internet giants like Google and Facebook is justified. Introduction This chapter offers a guide on how to study the media industries in the age of the internet and mobile phones, using Canada as a case study. It is based on research done as part of the Canadian Media Concentration Research (CMCR) Project and reflections on how to recast how our field thinks about the political economies of communication. It draws on lessons learned from work done as part of the International Media Concentration Research Project, a project spearheaded by Eli Noam that resulted in the publication of Who Owns the World's Media (2017) – an authoritative and detailed review of the telecommunications, internet, and media industries in thirty countries. It also relies on experience gained from participating in several contentious policy and regulatory proceedings that have shaped the internet, mobile wireless, and media in Canada in recent years. The starting premise of this chapter is that we must take the media industries as serious objects of analysis, and clearly define what we mean by ‘the media’. Media concentration is more important than ever in an age of mobile phones, the internet, and information abundance. This chapter will introduce some of the essential sources, tools, and challenges that are present in this sort of research. The aim is to encourage engaged, independent, and critical scholarship that is reliable, reasonably easy to use, and open to others to verify and use for their own research. Like everybody, media researchers have limited time, resources, and knowledge and, consequently, they must set a hierarchy of research priorities. This means putting the structure, dynamics, economics, evolution, and forces that shape the media industries at the top of the list (Garnham, 1990). This focus is crucial because we live at a critical juncture in time when decisions made in the near future will shape the media landscape for decades – if lessons from the ‘industrial media’ set down in the nineteenth and twentieth centuries are any guide.

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)0,006
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0190,030
Communication savante0,0210,015
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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