Mapping the Intersection of Two Cultures: Interactive Documentary and Digital Journalism
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of digital journalism and interactive and participatory documentary, two forms at the defining edges of their respective fields, is the focus of this report. Why interactive and participatory documentary? Because these immersive, visual and, above all, experimental narratives have developed rapidly over the past few years, offering wide-ranging examples for journalists who seek to reach new audiences, to enhance the relevance of their reporting for an informed, engaged citizenry, and to make better use of the interactive and collaborative potential of today's mobile technologies.This report contextualizes and maps the views of the people who are leading change, charting their ambitions and concerns, tracking their organizations and strategies, and interpreting the larger patterns that emerge as storytellers and producers redefine their arts. It considers such institutional imperatives as reorganizing the production pipeline and means of distribution, listening to and working together with audiences, partnering with other media organizations, and looking to internal assets such as archives.Case studies drawn from organizations such as The New York Times, The Guardian, National Film Board of Canada, NPR, AIR, Frontline, and other sector-leading organizations examine change within particular institutions, as well as alliances between them and the production and distribution of particular joint projects. A broader environmental assessment of the conditions faced by legacy journalism organizations complements and situates the case studies. Against this backdrop, the case studies illustrate innovations and opportunities that have recently emerged at the intersection of journalism and documentary, charting best practices as well as lessons learned that can help quality journalism thrive in this fast-changing ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».