Uutismedia verkossa 2019. Reuters-instituutin Digital News report - Suomen maaraportti
Notice bibliographique
Résumé
Raporttiin on koostettu Oxfordin yliopiston Reuters-instituutin kansainvälisen Digital News Report 2023 -kyselytutkimuksen keskeisiä tuloksia Suomen näkökulmasta. Raportti sisältää tietoa muun muassa eri medioiden käytöstä uutislähteenä, uutisia kohtaan tunnetusta luottamuksesta, väylistä verkkouutisiin, uutisten jakamisesta ja niistä keskustelusta, uutisvideoiden ja podcastien käytöstä sekä verkkouutisista maksamisesta. Suomelle erityinen piirre on perinteisten mediayritysten vahva asema myös verkossa. Suomessa uutisiin myös luotetaan yleisemmin kuin vertailun muissa maissa. Verkkouutisista kertoi vuoden aikana maksaneensa 21 prosenttia suomalaisvastaajista. Kansainvälinen tutkimus tehtiin vuonna 2023 kahdennentoista kerran, ja Suomi osallistui siihen nyt kymmenettä kertaa. Kaikkiaan kyselyssä oli mukana 46 maata. Suomen maaraportti tehtiin Tampereen yliopiston Journalismin, viestinnän ja median tutkimuskeskuksessa (COMET) ja sen rahoitti Media-alan tutkimussäätiö. Media-alan tutkimussäätiö huolehti raportin taitosta ja kommenttipuheenvuorojen kokoamisesta.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,419 | 0,340 |
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 ».