Holding science to account: A qualitative study of practices and challenges of watchdog science journalism
Notice bibliographique
Résumé
Amid growing concerns about fraud, misconduct, and related issues, journalists can play an important role in engaging the public with problematic science. Integrating the Hierarchy of Influences model (Shoemaker & Reese, 1996) and Stages of News Production framework (Domingo et al., 2008), this study examines how such “watchdog” science journalism is practised, facilitated, and challenged in the contemporary science and media landscape. Through framework thematic analysis of 21 semi-structured interviews with journalists who have reported on research integrity issues for Canadian and UK media outlets, it illuminates the time- and labour-intensive nature of this form of journalism, which often requires multiple interviews and extensive document research to reach a sufficient threshold of evidence. As a result, the feasibility of potential stories sometimes plays a bigger role in whether they are reported than their public importance, especially in resource-poor newsrooms. Added to this are challenges related to uncompliant sources, unavailable evidence, legal risks, and story saleability in a metrics-driven media landscape. Collectively, the findings underscore the precarity of a form of journalism which has arguably never been more important, but also never more under threat.
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».