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Enregistrement W7124823498

Analysis of La República news on TikTok during the second quarter of 2025 (April, May, and June): structure and use of audiovisual elements

2025· other· es· W7124823498 sur OpenAlexaboutno aff
Fernando Adrian De La Rosa Cano

Notice bibliographique

RevueRepositorio Académico UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas) · 2025
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)PopulationStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Se percibe a TikTok como una de las redes sociales predominantes para el consumo de información proveniente de los medios de comunicación a nivel mundial (García et al., 2022). Plataforma que, a su vez, conlleva una serie de cambios por parte del periodismo para adaptarse y cumplir con las expectativas de la audiencia para producir contenidos de calidad. Por tanto, el presente trabajo de investigación aterriza esta situación en el contexto peruano y analiza el estilo de las noticias de La República en TikTok durante el segundo trimestre de 2025 (abril, mayo y junio) desde la estructura y el uso de elementos audiovisuales empleados. El estudio se llevó a cabo a partir de un análisis de contenido de 60 videos noticiosos publicados por uno de los medios peruanos con mayor número de seguidores en TikTok. La selección se realizó considerando los distintos tipos de noticia y, dentro de cada tipo, se eligieron aquellos videos que registraron mayor repercusión o viralidad. Se evidenció que el trabajo del diario La República en esta plataforma refleja el tránsito del periodismo hacia formatos digitales breves, visuales y emocionales; por ejemplo, a través de la inclusión y presencia predominante de elementos audiovisuales como los íconos, la música de fondo y otros; así como el empleo de un lenguaje con cierta carga valorativa en ocasiones y según el tipo de noticia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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'admission1
Résumé présentoui

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