Catch, Engage, Retain: Audience-Oriented Journalistic Role Performance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
To understand audience-oriented journalistic role performance, one must understand how journalists conceptualize and cater to their audience. Giving the audience what it wants is a complex endeavor, with varying goals and hybridized end results, in newsrooms with fewer resources serving increasingly polarized audiences. Through a triangulation of data—content analysis at the subdimension level to examine the range and hybridity of audience-oriented journalistic product presenting the civic, service and infotainment roles; a survey to identify journalists’ attitudes toward the use of audience data and social media in their work; and interviews with journalists that revealed how their journalistic practice and audience perceptions were impacted by quantitative (metrics and analytics) and qualitative data (comments/social media interactions)—this research fills a gap in understanding about the connection between journalists, their audiences, and audience data when it comes to journalistic role performance. Findings show that in Canada the infotainment role is a significant part of reporting, but entertaining often comes with a goal of educating, as does service journalism. There are no “bad” journalistic roles, but there are a lot of journalists trying to figure out which ones might best catch, engage, and retain an ever-shrinking news audience.
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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».