Bodying the War Correspondent: Deploying Creative Practice to Explore the Reporter's Body as a Sense-Making Tool
Notice bibliographique
Résumé
In her 2021 essay, Bodying the Journalist, Chantal Francoeur acknowledges that journalists’ bodily experiences – “that complex assemblage of impulses, reactions, senses, emotions, energies and physical states” – are not easy to categorise or analyse. She argues that foregrounding the body both as an object of study and as a key resource for conducting research lies in part with journalists themselves investigating how they use their bodies as sense-making tools. This article operationalises Francoeur's three-dimensional framework for understanding how journalists deploy their bodies through the creation and analysis of a personal essay about the lived experience of a Reuters staff correspondent who was assigned to Afghanistan in 2011. The essay was written by one of the authors in journalism's creative non-fiction genre to explore her everyday encounters and embodied routines during a key period in the conflict that saw a surge in violence and coincided with the major news event of Osama Bin Laden's death. The personal essay's focus on how the journalist mobilised her body in her daily encounters with the new environment and interactions with others contributes to growing recognition of the emotional and physical work performed behind news headlines.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,055 |
| Communication savante | 0,019 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».