‘You can’t buy a revolution, but you can support a paper fighting for one’: Journalism cooperatives’ organizational traits and journalistic missions
Notice bibliographique
Résumé
This article explores journalism cooperatives, a sub-field of journalism practice and a type of news organization that is becoming more popular as an organizational option in journalism internationally. While other non-traditional ways of funding and producing news - such as non-profit media or crowdfunding initiatives - receive growing attention from journalism researchers, cooperative enterprises remain largely neglected. This study develops an inventory of 29 such news outlets in Europe, North America, and South America. It presents a portrait of the cooperative field in journalism in terms of founding year, geographic location, linguistic tendencies, and cooperative sub-types. Second, based on an analysis of the official websites of seven of these cooperatives, the article describes the revenue sources, workforce, governance structures, and missions of such needs-rather than profit-driven news outlets. The study finds that their organizational traits oscillate between alternative media, non-profit media, and mainstream media attributes. However, in addition, journalism cooperatives possess a unique feature, namely internal democratic governance mechanisms, which have the potential to increase public trust in the news media. Moreover, for the seven cooperatives investigated here, this potential is enhanced further as they assign a key role to audiences as owners, managers, and funders of the organization (they are either reader-owned or co-owned by journalists and readers). I argue that the results of this exploratory study on journalism cooperatives, together with existing research on news non-profits, invite us to consider that the social economy might be a better default home for journalism than the capitalist marketplace.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».