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Enregistrement W4399917364 · doi:10.1177/10776990241246692

Spurring or Blurring Professional Standards? The Role of Digital Technology in Implementing Journalistic Role Ideals in Contemporary Newsrooms

2024· article· en· W4399917364 sur OpenAlexaff
Cornelia Mothes, Claudia Mellado, Sandrine Boudana, Marju Himma-Kadakas, David Nolan, Karen McIntyre, Claudia Kozman, Daniel C. Hallin, Pauline Amiel, Colette Brin, Yi-Ning Katherine Chen, Sergey Davydov, Mariana De Maio, Filip Dingerkus, Rasha El-Ibiary, Maximiliano Frías Vázquez, Antje Glück, Miguel Garcés-Prettel, María Luisa Humanes, Sophie Lecheler, Misook Lee, Christi I-Hsuan Lin, Mireya Márquez-Ramírez, Jorge Maza-Córdova, Marco Mazzoni, Jacques Mick, Ana Milojević, Cristina Navarro, Dasniel Olivera Pérez, Marcela Pizarro, Fergal Quinn, Gonzalo Sarasqueta, Terje Skjerdal, Agnieszka Stępińska, Gabriella Szabó, Sarah Van Leuven

Notice bibliographique

RevueJournalism & Mass Communication Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Research, Development and Innovation OfficeConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversidad Iberoamericana Ciudad de MéxicoPontificia Universidad Católica de ValparaísoNorthwestern University
Mots-clésJournalismPolitical scienceMedia studiesSociologyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the perceived relevance and implementation of competing normative ideals in journalism in times of increasing use of digital technology in newsrooms. Based on survey and content analysis data from 37 countries, we found a small positive relationship between the use of digital research tools and “watchdog” performance. However, a stronger and negative relationship emerged between the use of digital audience analytics and the performance of “watchdog” and “civic” roles, leading to an overall increase in conception–performance gaps on both roles. Moreover, journalists’ use of digital community tools was more strongly and positively associated with “infotainment” and “interventionism.”

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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