Media Platforms, Formats, and News Cultures
Notice bibliographique
Résumé
ge and gender present the face of journalism, while years of professional experience indicate journalists' commitment to their work.Since the previous wave of the Worlds of Journalism Study (WJS2), conditions for journalism and journalists have undergone significant shifts.Changes in information channels, alongside political and economic headwinds, have left visible marks on journalists' age and experience profiles, while other demographic characteristics, such as gender and education level, have remained relatively stable. GENDERGlobally, journalism remains slightly male-dominated, with just under half of respondents across the 75 countries identifying as female (see Table 2).This represents only a modest increase in female participation compared to WJS2 (Josephi et al., 2019) and earlier studies, which consistently identified journalism as predominantly male (Weaver et al., 2012).Female representation varies considerably across countries, reflecting diverse national contexts and levels of gender empowerment.Women constitute a majority of journalists in 30 of the 75 countries surveyed, exceeding 60% in 11 countries.Most of these are in Northern and Eastern Europe, including Moldova-where nearly three in four journalists are female-as well as Ukraine, Latvia, Romania, Croatia, Lithuania, Bulgaria, and Finland.Southeast Asian countries such as Singapore and Thailand also report high female representation.Conversely, significant gender disparities persist in favor of men in 14 countries, particularly in South, Central, and East Asia, including India, Pakistan, Uzbekistan, South Korea, and Indonesia.Women are also clearly outnumbered in several Arab countries, such as Yemen, Egypt, and the United Arab Emirates (UAE).In Latin America, women generally remain a minority, except in Brazil, Venezuela, and Cuba.Worldwide, 135 journalists (0.4%) identified as "other."North America (Cuba: 2.9%; USA: 2.7%; Canada: 1.9%) and Thailand (2.4%) reported the highest percentages for nonbinary genders.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».