A Hybrid Analysis of the State of Automated Journalism in Canada:Current Impact and Future Implications for Journalists and Newsrooms
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, certain media organizations around the world have begun adopting automated journalism to enhance their newsrooms’ productivity and reporting capacity. These tools, which can be fully- or semi-autonomous expert systems, are being implemented for a multitude of reasons, such as to ease journalists’ workflow, to expand news coverage, to uncover complex investigations and to cut costs. While some have argued automation can help increase newsroom efficiency and output, questions regarding authorship and transparency, and the implications for journalists, have come into question. Despite automated journalism’s growing presence, little is known about its integration in and influence on the Canadian news media landscape. This thesis reports on the results of qualitative interviews with nine journalists and news media professionals and aims to examine how automated journalism techniques and tools are being integrated, and the effects they have on journalists, their practices, methods, and what is being demanded of them. The purpose of this thesis is to fill a gap in the literature and in our knowledge about automated journalism’s role in Canada. Its findings conclude that, although Canada is behind in the adoption of automated journalism, there is an overwhelming consensus that the ethical guidelines of the Canadian news media industry need to be revised in order to better frame the use of automated technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».