A framework for examining hybridity: The case of academic explanatory journalism
Notice bibliographique
Résumé
Across a number of disciplines, hybridity is regularly invoked when two previously distinct elements - whether objects, concepts, frameworks, practices, models, mediums or institutions - are brought together. However, this is often done with a vague theoretical nod. Labeled a hybrid and left at the level of broad theory, scholarship has tended to ignore a critical issue: what happens when the disparate elements of a hybrid are introduced in practice? This conceptual paper takes the case of academic explanatory journalism, a nascent intentional collaborative practice between academic authors and journalist editors, in order to illustrate how the theoretical concept of hybridity plays out in practice. This particular case presents a number of opportunities and benefits within a Western democratic context. However, our examination highlights that without a more nuanced discussion of how hybridization plays out in real life, its potential benefits are compromised. We propose a five-step framework that can be applied to other examples of hybridity, across varied disciplines beyond media and communication studies. This five-step framework helps uncover the complications that might arise when disparate elements are hybridized, moving from theory into practice. The approach helps create the space and understanding needed to design solutions pre-emptively.
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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 | 0,027 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,107 |
| Communication savante | 0,018 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».