El tratamiento informativo en televisión : Los macrogéneros información e infoentretenimiento
Notice bibliographique
Résumé
Aquesta tesi doctoral realitza un anàlisi del tractament informatiu televisiu dels programes emesos a canals generalistes durant una setmana de programació a Espanya. A l'anàlisi del tractament informatiu televisiu s'inclouen programes tant del macrogènere informació com d'infoentreteniment, per a poder acomplir l'objectiu principal de la tesi: distingir les similituds i diferències entre aquests dos macrogèneres. Per a portar a terme aquest anàlisi es van escollit quatre temes seleccionats de manera inductiva: Nou govern, Nova executiva del PP, Independència catalana i Cas Laia. Dels programes escollits s'han analitzat variables com els recursos que empren les noticies, els i les protagonistes, l'estructura narrativa, el tipus de fonts utilitzades o els marcs de referència per a realitzar el tractament informatiu. En termes generals els resultats mostren com ambdós macrogèneres tenen apropaments similars en quant al tractament informatiu i el punt on es troben es, tot i que no en totes les ocasions, la informació espectacularitzada. Tot i que hi ha diferències entre ambdós macrogèneres és l'infoentreteniment el que s'allunya en major mesura de la espectacularització de la informació amb recursos com la informació de context en major freqüència o la omissió de temes de successos com el Cas Laia com a principals indicadors d'un tractament informatiu més exhaustiu i menys espectacularitat de la informació.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».