Missed opportunities for community engagement: An examination of the government-funded Local Journalism Initiative
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the Local Journalism Initiative (LJI), initially a $70-million, five-year program of the Canadian government to fund new reporting positions in existing newsrooms across Canada, with the goal of increasing the amount of civic journalism. Using a mixed methods approach, we analyzed the language in almost 100 publicly available documents, conducted interviews with 11 participants and did a content analysis of 240 stories to examine how newsrooms defined the news desert they were trying to fill, whether work was civically focused and professionally produced, and what the LJI tells us about what kind of journalism the market can’t fund. In comparing the implementation of the program to an emerging set of best practices in journalism, we argue that the LJI represents a missed opportunity to help newsrooms evolve to better focus on the kind of information their communities need. We conclude with the one outlier in our sample, a community-access television station, that does make efforts to engage its community. Keywords: local news, qualitative methods, case studies, Local Journalism Initiative, political economy of news
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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 | 0,036 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,030 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».