Contemporary news management: managerial functions in journalism©
Notice bibliographique
Résumé
In the relatively new frontier of journalism research, many early studies overlooked the significant role of the journalist as a manager of expanding news arenas. Journalism training often neglected to correct the traditional conception of news management that upheld the journalist as a passive figure, easily manipulated by government authorities. As Picard opines, 'curricula have been designed to produce news factory workers who can be dropped into a slot at a journalism factory' [1]. Yet Swanson notes the growing research on computer-mediated communication has been beneficial to the study of a higher form of professional journalism [2]. This article further examines contemporary conceptions of news management involving the journalist as a manager of sources of power within expanded computer networks. The paper conducts a unique case study into online journalists’ news interactions with the first African-American President, Barack Obama, and the first Australian female Prime Minister, Julia Gillard, during their media alliance on fighting terrorism from 2010-2013. Journalists were able to manage informed, active news discussions by emphasizing egalitarian images, inclusive language, and compassion. An effective news environment was characterized by online discussions about issues, rather than personalities, and by journalists’ responsibility for news contributions relating to broader goals in human development.© \n \n[1] R. G. Picard, “Deficient tutelage: Challenges of contemporary journalism education,” in Toward 2020: New Directions in Journalism Education, G. Allen, S. Craft, C. Waddell, and M. L. Young, Eds. Toronto: Ryerson Journalism Research Centre 2015, p. 8. \n[2] G. Swanson, Social Media – Its Impact on Journalism, Communication, and Society in the 21st Century. Naka-ward, Aichi: The International Academic Forum, 2015.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».