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Enregistrement W3107363357 · doi:10.3390/journalmedia1010006

Accepting the Digital Challenge: Business Models and Audience Participation in Online Native Media

2020· article· en· W3107363357 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Pérez‐Seijo, Ángel Vizoso, Xosé López García

Notice bibliographique

RevueJournalism and Media · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMedia and Digital Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésInteractivityCitizen journalismDigital mediaOrder (exchange)Quarter (Canadian coin)RevenueAdvertisingBusiness modelPolitical sciencePublic relationsBusinessComputer scienceMarketingGeographyMultimediaWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the mid-1990s, many journalistic initiatives have entered the online environment, either as a continuation of brands already consolidated in conventional formats or as native projects of the new medium. In Spain, the online media scene has just completed its first quarter century of life. This said, the aim of this proposal is to present the evolution of the digital native media in Spain in order to compare their current situation with European success stories. For that purpose, we have conducted a comparative case study between three highlighted Spanish digital native news outlets and three from other European countries. The results show a progressive shift towards a member-funded model, while news outlets try to reduce their dependence on advertising. However, the three European natives seem to be more advanced compared to the Spanish cases as these remain still dependent on advertising revenues to stand upright. Furthermore, two models of participation stand out: the user community and, in particular, the model of collaboration networks. Nevertheless, the study reveals how the analyzed European news outlets are changing the role of the reader through innovative forms of participatory interactivity.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0210,012
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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