Trust in the Age of Algorithms: How Gen Z Canadians navigate news, skepticism, and selective exposure
Notice bibliographique
Résumé
les nouvelles, le scepticisme et l'exposition slective RSUM Facts & Frictions -Fall 2025 13 Faits & frictions -Automne 2025 La manire de consommer ainsi que la confiance dans les actualits voluent d'une gnration l'autre, mesure que les structures de production et de distribution des mdias sont remodeles par la technologie.Au cours de la dernire dcennie, l'essor des fils d'actualits slectionns par des algorithmes, des commentaires d'influenceurs et des cultures de l'information spcifiques chaque plateforme a transform la manire dont le public dcouvre et value l'information.Ce qui distingue la gnration Z, ce n'est pas seulement son scepticisme, mais le fait qu'elle soit la premire gnration avoir grandi en tant totalement immerge dans les rseaux sociaux, o coexistent actualits, divertissements et dsinformation.Cette recherche analyse comment les Canadiens de la gnration Z grent leur confiance dans cet environnement mdiatique hybride.Grce une analyse qualitative, elle rvle un glissement de l'autorit institutionnelle vers la vrification participative et une confiance dcentralise.Le public de la gnration Z recoupe les sources, privilgie les tmoignages directs et choisit de s'engager ou de se dsengager de l'actualit comme un acte d'autonomie.Ces rsultats mettent en lumire une redfinition de la confiance dans le journalisme numriquequi est fluide, situationnel et trait en temps rel.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.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».