The Local News Data Hub: Championing data journalism and equity, one story at a time
Notice bibliographique
Résumé
The Local News Data Hub at Toronto Metropolitan University supports local journalism at a time when many newsrooms lack the capacity to produce data-informed stories. Once the editorial team identifies data sets that can be used to generate stories for multiple places, student reporters produce a story template that is customized with relevant data for different communities. This allows us to supply newsrooms with free data-driven stories, support/collaborate with journalists/newsrooms working on data projects, and employ/train student journalists. Data Hub stories, which are distributed by The Canadian Press wire service and published on Hub’s website, have used scientific projections for stories on the local impact of climate change and analyzed internet speed-tests to investigate internet service quality in rural areas. In each case, more than 20 news organizations published one or more stories.<br> <br> Our current projects focus on (i) income inequality in Canada and (ii) the country’s aging communities.<br> <br> i) Using data from the Statistics Canada 2021 Census, we looked at income inequality using the Gini coefficient for after-tax income across Canada. The stories highlight the cities/towns in census metropolitan areas that have the greatest income inequality and investigate its consequences.<br> <br> ii) Using Statistics Canada data, we identified 100 census subdivisions with a population greater than 10,000 where at least 25% of the population is 65 or older. Our stories focus on the dozen or so places with high proportions of older people - places such as Parksville, B.C. (45%), Cape Breton, N.S (26%) and Elliot Lake, Ont. (41%) - and ask how prepared they are for the gray tide washing over them.<br> <br> The Data Hub combines data with reporting on human experience to produce stories that point to inequities and advance social justice while also supporting local newsrooms.
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 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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,014 |
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 ».