MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7116402398 · doi:10.22215/ff/v5.i1.03

Trust in the Age of Algorithms: How Gen Z Canadians navigate news, skepticism, and selective exposure

2025· article· fr· W7116402398 sur OpenAlexfundaboutno aff
Iman Kassam, Jaigris Hodson

Notice bibliographique

RevueFacts & Frictions Emerging Debates Pedagogies and Practices in Contemporary Journalism · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMisinformationPrivilege (computing)Citizen journalismSocial mediaConsumption (sociology)Digital mediaQualitative researchNews mediaDisinformation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La confiance dans le temps des algorithmes : Comment les canadiens de la génération Z dirigent les nouvelles, le scepticisme et l'exposition sélective RÉSUMÉ Facts & Frictions -Fall 2025 13 Faits & frictions -Automne 2025 La manière de consommer ainsi que la confiance dans les actualités évoluent d'une génération à l'autre, à mesure que les structures de production et de distribution des médias sont remodelées par la technologie.Au cours de la dernière décennie, l'essor des fils d'actualités sélectionnés par des algorithmes, des commentaires d'influenceurs et des cultures de l'information spécifiques à chaque plateforme a transformé la manière dont le public découvre et évalue l'information.Ce qui distingue la génération Z, ce n'est pas seulement son scepticisme, mais le fait qu'elle soit la première génération à avoir grandi en étant totalement immergée dans les réseaux sociaux, où coexistent actualités, divertissements et désinformation.Cette recherche analyse comment les Canadiens de la génération Z gèrent leur confiance dans cet environnement médiatique hybride.Grâce à une analyse qualitative, elle révèle un glissement de l'autorité institutionnelle vers la vérification participative et une confiance décentralisée.Le public de la génération Z recoupe les sources, privilégie les témoignages directs et choisit de s'engager ou de se désengager de l'actualité comme un acte d'autonomie.Ces résultats mettent en lumière une redéfinition de la confiance dans le journalisme numériquequi est fluide, situationnel et traité en temps réel.News consumption and trust are shifting across generations as the structures of media production and distribution are reshaped by technology.In the past decade, the rise of algorithmically curated feeds, influencer commentary, and platform-specific news cultures have transformed how audiences encounter and evaluate information.What makes Generation Z distinct is not simply their skepticism, but that they are the first generation to have grown up fully immersed in social media, where news, entertainment, and misinformation coexist.This research investigates how Gen Z Canadians navigate trust within this hybrid media environment.Through qualitative analysis, it reveals a shift away from institutional authority toward participatory verification and decentralized trust.Gen Z audiences cross-reference sources, privilege firsthand accounts, and selectively engage or disengage from news as an act of agency.These findings underscore a redefinition of trust in digital journalism-one that is fluid, situational, and negotiated in real time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0160,030
Communication savante0,0250,014
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,356
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFacts & Frictions Emerging Debates Pedagogies and Practices in Contemporary JournalismMême sujetClimate Change Communication and PerceptionTravaux en français237 207