Motbakker, stavbrekk og rivalisering : en analyse av nyhetsverdier og dramaturgi i dekningen av Northug versus Hellner i Vancouver-OL
Notice bibliographique
Résumé
Formålet med denne oppgaven er å undersøke hvordan to populærjournalistiske nettaviser går frem når de presenterer og konstruerer konflikter mellom toppidrettsutøvere, på og utenom arenaen. For å gjennomføre dette ville jeg fokusere på nettavisenes prioriteringer og nyhetsverdier, samt hvordan hvilke dramaturgiske virkemidler journalistene tar i bruk. Jeg vil i tillegg undersøke hvordan samspillet mellom utøvere og pressen påvirkes av medialiseringen i idretten. For å kunne analysere dette, valgte jeg ut medienes presentasjon av rivaliseringen mellom Marcus Hellner og Petter Northug under OL i Vancouver 2010.\nAnalysens datamateriale er artikler fra VG.no og Aftonbladet.se, i avisperioden 12.-28.februar 2010. I analysens første del har jeg valgt ut ni forskjellige artikler, fra tre ulike konkurransedager, og jeg foretar en kvalitativ innholdsanalyse av disse. Denne analysen viser en sterk individorientering, og konflikt er et av de tydeligste nyhetskriteriene. De dramaturgiske elementene som kommer tydeligst frem er et ofte tydelig orkestrert persongalleri, og de hindringene som skapes av «heltens» motstandere. \nPå grunn av nyhetsjangerens form, så jeg det også nødvendig å analysere hele avisperioden som en helhet, for å på denne måten bedre kunne avdekke elementer som ikke tydelig kommer frem i enkeltartikler. I denne analysen var det tydeligere utøvernes reise mot det endelige målet, i dette tilfellet individuelt OL-gull, som skisseres opp gjennom dekningen av et mesterskap.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,004 |
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 ».