"People have probably offered to buy me a dictionary 20 times since I've been here": Risk management within a community of journalists in francophone Canada
Notice bibliographique
Résumé
Gathering and writing news in a bilingual context increases the complexity of a practice already characterised by multitasking. Does this situation create particular risks? How do journalists deal with hazards? This article discusses the strategies of risk management that reporters develop as a community of practice and investigates what these strategies reveal about reporters' conception of language. To discover these strategies, I carried out fieldwork in a newsroom situated in Canada's National Capital Region: Ici Radio-Canada Ottawa–Gatineau, which is the francophone public service broadcaster that publishes multimodal content in French on various platforms (radio, television, a website and social media). I conducted semi-structured interviews, sessions of non-participant observation and gathered documents in the field. Participants are especially concerned by the risk of linguistic interference (Anglicisms) because they align with Ici-Radio Canada's model of linguistic prestige and, therefore, fear complaints from their audience. They mainly share these risks with their direct French-speaking colleagues on an ongoing basis and with the speech community of educated French speakers in a context where French is seen as a minority language and English is seen as a threat.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».