Journalism Startups as Networks in Transition: The case of The Hoser
Notice bibliographique
Résumé
Toronto has been a centre for media covering international, Canadian as well as local news, but often important stories were left out-voices of people who have made the metropolitan area multicultural and vibrant.The challenges they faced in the increasingly divided city-between the haves and the have-nots-were largely ignored.It was a recognition of this gap that brought together a group of recent journalism graduates in the fall of 2021 to establish a journalistic startup: The Hoser with a "focus on local GTA [Greater Toronto Area] news with a progressive approach."The question this article will explore is the extent to which technologies enabled the emergence of The Hoser and the weight of other considerations, including an interest in pursuing a more participatory and more democratic form of journalism than that offered by mainstream media organizations.Bruno Latour's Actor Network Theory (ANT) offers an approach that enables journalism researchers to trace the diversity of actors-human and nonhuman-and actants, and the ways in which they come together to practice the production and circulation of stories.Some scholars have employed ANT to explore how digitization has impacted newsrooms.Others have examined "big data'' and journalism.Interestingly, there are few studies adapting ANT to better understand the emergence and practices of online journalism outlets.This gap focuses the research on The Hoser, exploring insights ANT may provide.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,025 |
| Communication savante | 0,020 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».