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Enregistrement W3108128227 · doi:10.7202/1073368ar

Pandémie de COVID-19 : de nouvelles contraintes journalistiques qui menacent le droit à l’information

2020· article· fr· W3108128227 sur OpenAlexaffvenueabout
Caroline Lacroix, Marie-Ève Carignan

Notice bibliographique

RevueEnjeux et société Approches transdisciplinaires · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lorsqu’elle est survenue au printemps 2020, la pandémie de COVID-19 a engendré d’importants bouleversements, notamment chez les professionnels de l’information sur lesquels une grande pression s’est exercée. Partant de la prémisse voulant que les pratiques journalistiques puissent largement influencer la qualité de l’information livrée au public, qui elle permet une meilleure compréhension des enjeux sociaux, cet article s’intéresse aux défis auxquels les journalistes québécois ont été confrontés pendant les premières semaines de la pandémie de coronavirus ainsi qu’à leurs effets sur les pratiques professionnelles. À partir d’entretiens semi-dirigés, nous explorons comment la crise sanitaire a affecté les journalistes et la façon dont ils ont dû adapter leurs pratiques professionnelles à des situations exceptionnelles pour être en mesure d’informer le public. Notre analyse démontre que cette crise a, dans un premier temps, amplifié la pression sur les journalistes par une augmentation de la charge de travail et du rythme de production ainsi que par de nouvelles difficultés limitant leur accès aux sources d’information. Elle a, dans un deuxième temps, engendré de nouveaux défis liés à la pratique du journalisme en confinement et au travail de terrain en présence d’un virus alors méconnu. De façon générale, nous pouvons affirmer que ces enjeux ont entravé les pratiques professionnelles des journalistes et menacé le droit du public à l’information.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,321
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
GenreCommentaire

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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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