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Enregistrement W4237020328 · doi:10.32920/ryerson.14642031

Front Page Challenge: A case study examining what the ethnic media promises and what it delivers

2021· preprint· en· W4237020328 sur OpenAlexaffabout
April Lindgren

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperEthnic groupJournalismPublic relationsNews mediaPolitical scienceChinaFace (sociological concept)ImmigrationNews valuesHomelandMedia studiesSociologyPoliticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The editors and publishers of ethnic newspapers acknowledge the importance of reporting local news in helping their readers understand Canadian society. Yet detailed analyses of news content produced by ethnic media organizations often find that information that fosters understanding of life in Canada takes second place to news from the group‟s home country. This study investigates the local news content published about the Greater Toronto Area in the Chinese-language newspaper Ming Pao(Toronto-area edition) and identifies a significant imbalance in the mix of local news versus homeland news from China, Taiwan, and Hong Kong. The author argues that newcomers trying to understand their adopted place would benefit from access to more extensive and varied local news and suggests that providing journalists who work in ethnic news media with greater opportunities for professional development would be one way to achieve this goal. Programs could include journalism skills workshops as well as seminars that explore the role of local news in helping immigrants adapt. Professional development sessions would also bring together journalists from different ethnocultural communities to discuss the challenges they face, develop joint projects, and acquaint editors and publishers with the latest research on the role of local news in fostering intercultural understanding.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0310,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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