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Enregistrement W3025901026 · doi:10.1080/1461670x.2019.1703121

Towards an Experientialist Understanding of Journalism: Exploring Arts-based Research for Journalism Studies

2020· article· en· W3025901026 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 Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésJournalismSociologyNarrativeField (mathematics)Diversity (politics)The artsTechnical JournalismEvent (particle physics)Object (grammar)Media studiesVisual artsEpistemologyComputer scienceArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we explore the ways in which we can employ arts-based research methods to unpack and represent the diversity and complexity of journalistic experiences and (self) conceptualisations. We address the need to reconsider the ways in which we theorise and research the field of journalism. We thereby aim to complement the current methodologies, theories, and prisms through which we consider our object of study to depict more comprehensively the diversity of practices in the field. To gather stories about journalism creatively (and ultimately more inclusively and richly), we propose and present the use of arts-based research methods in journalism studies. By employing visual and narrative artistic forms as a research tool, we make room for the senses, emotion and imagination on the part of the respondents, researchers and audiences of the output. We draw on a specific collaboration with artists and journalists that resulted in a research event in which 32 journalists were invited to collaboratively recreate the "richness and complexity" of journalistic practices.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,981
Tête enseignante GPT0,756
Écart entre enseignants0,225 · 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