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Enregistrement W4239423530 · doi:10.31235/osf.io/z6fht

Valuing subjectivity in journalism: Bias, emotions, and self-interest as tools in arts reporting

2017· preprint· en· W4239423530 sur OpenAlexaff
Phillipa Chong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjectivityObjectivity (philosophy)JournalismScholarshipNewspaperSociologyVirtueAestheticsMedia studiesEpistemologyPsychologyPolitical scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the meanings and norms surrounding subjectivity across traditional and new forms of cultural journalism. While the ideal of objectivity is key to American journalism and its development as a profession, recent scholarship and new media developments have challenged the dominance of objectivity as a professional norm. This article begins with the understanding that subjectivity is an intractable part of knowing (and reporting on) the world around us to build our understanding of different modes of subjectivity and how these animate journalistic practices. Taking arts reporting, specifically reviewing, as a case study, the analysis draws on interviews with 40 book reviewers who write for major American newspapers, including The New York Times, The Los Angeles Times, The Washington Post, and prominent blogs. Findings reveal how emotions, bias, and self-interest are salient – sometimes as vice and sometimes as virtue – across the workflow of critics writing for traditional print outlets and book blogs and that these differences can be conceptualized as different epistemic styles.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,385
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,016 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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