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Enregistrement W4415299151 · doi:10.1080/15456870.2025.2574630

Journalism boundary work through the lens of alternative media: A comparative analysis of journalism metadiscourses in French-speaking Belgium and Brazil

2025· article· en· W4415299151 sur OpenAlexaff
Cédric Tant, Fábio Henrique Pereira

Notice bibliographique

RevueAtlantic Journal of Communication · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournalismWork (physics)Boundary-workBoundary (topology)Through-the-lens metering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the journalism boundary work by studying the journalism metadiscourses performed by the French-speaking Belgian and Brazilian alternative media. Based on a socio-pragmatic discourse analysis, it discusses how these media legitimize their role by criticizing mainstream media and/or by claiming a set of practices considered as desirable in their contexts. The corpus consists of 64 articles collected between 2015 and 2020. The study highlights the alternative media’s strategies of expansion/inclusion and defense of autonomy, as well as their metadiscourses on advocacy journalism and audience engagement. A key finding is the populist dimension of these discourses, as both contexts reflect a desire to reconnect journalism with ‘the people’ and to maintain that alternative media are authentic representatives of public interests. In Belgium, this populism is media-centric and reformist, challenging economic structures while promoting pluralism and civic participation. In Brazil, it is more radical and ideological, expressing a deep distrust of the mainstream media for its complicity with political elites. In both cases, audience engagement is used to legitimize the role of alternative media by claiming proximity to ordinary citizens and presenting themselves as corrective – or even substitute – voices in a crisis of journalistic authority and democratic representation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0110,018
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
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