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Enregistrement W4389143106 · doi:10.17645/mac.7562

Google’s Influence on Global Business Models in Journalism: An Analysis of Its Innovation Challenge

2023· article· en· W4389143106 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedia and Communication · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournalismRevenueBusiness modelTechnical JournalismPublic relationsCompetition (biology)BusinessGovernment (linguistics)MarketingProfit (economics)Product (mathematics)EconomicsPolitical scienceAdvertisingAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates how Google is shaping journalism innovation, particularly in business models, through an analysis of one of its global funding competitions, the Innovation Challenge. It adds to an understanding of the impact of platforms on journalism through a descriptive analysis of 354 projects funded between 2018 and 2022 in 78 countries and five regions. Grant recipients were largely for-profit journalism organizations, with a significant US focus. Projects related to audience engagement, business models and distribution dominated the published winning innovation proposals, accounting for 72.6% of funded projects. The three areas were closely connected as they were mostly related to plans to increase reader revenue. Findings suggest that the Innovation Challenge validates reader revenue as the key innovation in business models through a funding competition aligned with Google’s global industry and government relations interests. The orientation is problematic as it narrows journalism innovation to a financial issue, with audiences as the answer, even though people are largely unwilling to pay for news and journalism is considered a public good rather than simply a commercial product.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,270 · 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