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Enregistrement W6999949321

Digital News Report (Ireland) 2023

2023· book· en· W6999949321 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDublin City University Open Access Institutional Repository (Dublin City University) · 2023
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal case studies and regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)JournalismNorthern irelandEuropean unionData collectionEu countries
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global Reuters Digital News Report was commissioned by the Reuters Institute for the Study of Journalism at the University of Oxford.Here in Ireland the researchers from Dublin City University have regular input into the topics surveyed in the report and we analyse the data that are specific to Ireland, and to our selected comparative markets. The global report survey was conducted by YouGov using an online questionnaire at the end of January/beginning of February 2023.In Ireland 2035 people were surveyed using representative quotas for age, gender, region, and educational level.The data were weighted to targets based on census/industry accepted data. A repoll was conducted in Ireland in late March 2023 as YouGov missed a brand in the 'reach numbers offline' .We have only used the repolled data to deliver a number for the specific missing brand.All other numbers are taken from the January/February poll. This year instead of comparing ourselves with the EU market, we now compare ourselves to the same 'Europe' category as in the global report, meaning the 24 countries sampled by YouGov, including countries such as Norway and the UK. For comparison between 2022 and 2023, we have extracted the Europe data rather than the EU category data so that the comparison is straightforward.If data are used from pre-2022, then the comparison involves EU countries. We have also decided to change from a comparison with North America to a comparison with the US by itself.We felt that the North America data were diluted in some topics by having Canada in the equation.Once again for easy comparison with 2022, we have extracted the US data rather than the North American data so that the comparison is straightforward.If data are from pre-2022, then the comparison involves North America. Regarding this type of polling, it should be noted that online samples tend to under-represent the news consumption habits of people who are older and less affluent, meaning online use is typically over-represented and traditional offline use is under-represented.Our data are representative of the 92% online population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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