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Enregistrement W3008535237 · doi:10.14428/rcompro.v0i8.1063

Les parcours professionnels entre journalisme et communication

2019· article· fr· W3008535237 sur OpenAlexaboutno aff
Laurie Schmitt, Chloë Salles, Manuel Dupuy-Salle

Notice bibliographique

RevueRevue Communication & professionnalisation · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche interroge les allers et retours des parcours de journalistes et de communicants. Elle se situe d’une part dans la continuité des travaux issus de la sociologie du journalisme (Ruellan, 2007 ; Charron, De Bonville, 1996) et s’appuie d’autre part sur des études relevant de la sociologie des professions, notamment culturelles ou artistiques (Lizé, 2014, De Verdalle, 2011 ; Becker, 1963 ,1982). Son originalité est de montrer comment les parcours professionnels entre journalisme et communication sont à la fois des stratégies de professionnalisation et des tactiques de légitimation de carrières individuelles. Tout au long d’une carrière, la diversité des expériences est tour à tour une ressource pour l’entrée dans un territoire professionnel convoité et une capacité d’adaptation face aux contraintes tant professionnelles et personnelles qui pèsent sur un individu. Notre démarche empirique repose sur les monographies de quatre professionnels, français, britannique et franco-canadien, aux profils révélant des atypies mais ayant pour point commun de jouir à un ou plusieurs moments donnés d’une légitimité journalistique : un blogueur de cinéma devenu critique pour Les Cahiers du Cinéma, un journaliste devenu réalisateur de webdocumentaires au Québec et un architecte des systèmes d’information ayant exercé au sein de plusieurs grands médias devenu “éditeur de réseaux sociaux et de nouveaux formats” au sein d’un grand quotidien britannique, et un chef d’entreprise spécialisé dans l’analyse de données, devenu référence internationale du data-journalisme.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0150,037
Communication savante0,0320,022
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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