Good story, bad news: journalistic capital and occupational injury
Notice bibliographique
Résumé
This narrative inquiry explores Canadian journalists’ perspectives and experiences around uncensored User-Generated Content (UGC) and trauma reporting from the digital frontline. Rich experiential data were generated through a series of one-on-one virtual interviews with four Canadian journalists. These discussions focused on topics from everyday emotionally demanding assignments involving uncensored UGC to trauma informed education, training, and practice in the field. The main themes identified were journalistic capital, the ubiquitous nature of trauma in daily news coverage, the structure of work, uncensored UGC, and lack of formal education, training, and supports. This thesis argues that UGC is changing how journalists source news material and interact with the public. With this shift comes new psychosocial hazards that must be addressed by journalism educators, newsroom managers, and occupational health and safety scholars and professionals. Bourdieusian thought was applied to the occupational health and safety of journalism and fills a knowledge gap in the occupational health literature as psychological injury is often studied in war correspondents and less so in relation to journalists exposed to psychosocial hazards while in pursuit of journalistic capital on the digital frontline.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,028 |
| Communication savante | 0,022 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».