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Enregistrement W4389191983 · doi:10.22215/etd/2023-15652

Ethical Storytelling: How Ethical Guidelines Across Canada are Responding to (or Failing to Respond to) Advancements in Multimedia Tools

2023· dissertation· en· W4389191983 sur OpenAlexaffabout
John Edward MacGillis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUtilitarianismStorytellingEngineering ethicsDeontological ethicsEthical dilemmaMedia ethicsEthical issuesJournalismEthical codeVirtue ethicsPolitical scienceVirtueWork (physics)SociologyPublic relationsEngineeringLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis explores the intersection of advancements in multimedia technology and the role of ethics guidelines in Canadian journalism. This thesis uses a quantitative content analysis and semi-structured interviews to build on how virtue ethics, deontology, and utilitarianism interact with the codes of conduct of a sample of Canadian media outlets. This thesis concludes that there are some ethical issues that are arising from new technologies that some journalists identified as outside of the conventional boundaries of ethics guidelines. It identifies that through the multiple ethical systems working in coordination with one another, organizations can provide their journalists with resources to address the changing technological landscape. This thesis also identifies that a considered reliance on virtue-based ethics will work to future-proof journalism against possible ethical issues related to advancements in multimedia technology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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