New Media: Threat or Opportunity? Finding a Way to Balance New Media Initiatives within the Traditional Broadcasting World
Notice bibliographique
Résumé
This research aggregated key elements discussed during the CRTC Public Hearing on New Media, in order to examine fundamentals for the development of sustainable business models within the new media environment. The use of a qualitative methodology allowed the progressive gathering of in-depth information. Three main data collection techniques were used to obtain the desired information. First, an observational case study focused on the new media public proceeding. Second, a thorough content analysis examined public submissions through grids in order to extract relevant data. Third, formal interviews with regulatory experts were used to access information at a more intimate level. In the context of this study five media groups were chosen for examination. This would include, private broadcasters, public broadcasters, the culture and independent producers sector, telecommunications companies and Internet Service Providers. This gave an overall view of each sector within the Canadian broadcasting system. As a result of this research, the Canadian media industries will have to make urgent changes. To begin, platform-specific content production will be vital to the overall success of the system. This would allow proper distribution, minimizing the need of reformatting the content. Accordingly, maximizing the use of content will ensure that Canadians have access to programming that reflects their realities. Most companies agreed that new online advertising funding methods were needed, that new media initiatives generated economic growth and that content ownership should be a priority for upcoming regulatory decisions.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,022 |
| Communication savante | 0,035 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».