Journalisme et immédiateté : des pratiques journalistiques en évolution
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire de recherche-création a comme objectif de mieux comprendre les perceptions qu’ont les journalistes sur leur travail quotidien à l’ère numérique. Plus précisément, on tente de comprendre comment ces perceptions ont évolué depuis l’intégration des nouvelles technologies, comme Internet et les réseaux sociaux, au sein des entreprises médiatiques dans les 10 dernières années. En s’inspirant du concept d’accélération sociale d’Harmut Rosa, nous voulions examiner comment l’immédiateté conditionne quotidiennement les perceptions des journalistes sur les pratiques journalistiques. Pour l’illustrer, nous avons interviewé huit journalistes canadiens issus des quatre médiums différents – la télévision, la radio, la presse écrite et le web. D’autres facteurs comme l’âge, l’expérience de travail et le genre ont été pris en considération dans le processus de sélection des participants afin d’obtenir différentes perspectives sur le phénomène à l’étude. Ainsi, les journalistes participants ont été questionnés sur leurs façons de travailler et sur leur production, mais aussi sur leur rythme de travail, leur rapport au temps, l’intégration des technologies dans leur travail et les impacts de celles-ci. Les résultats, présentés sous forme de mise en abîme du journalisme, montrent que les journalistes ont l’impression qu’ils travaillent plus, travaillent plus vite, ont plus de pression, sont plus autonomes et multitâches, mais aussi que l’évolution des méthodes de travail a des répercussions sur la qualité de l’information. Ces sujets sont tous abordés dans les articles d’analyse rédigés pour le site web (Annexe 1) qui a été créé pour la partie créative de ce mémoire. Pour en arriver à ces résultats, nous avons opté pour une analyse thématique. Bien entendu, le faible échantillon de l’étude ne permet en aucun temps de proposer des généralités en la matière. Malgré cela, le nombre d’éléments communs dans chacune des entrevues démontre un raisonnement qui porte à croire que le travail des journalistes a bel et bien évolué depuis le début de l’ère numérique.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,043 |
| Communication savante | 0,033 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».