Bibliographic record
Abstract
Les « nouvelles » technologies contribuent, en matière de journalisme, à désunir ce qui avait été assemblé et qui constituait jusqu’à récemment les formules gagnantes. En même temps, les acteurs tâtonnent, innovent et recherchent de nouveaux assemblages capables de durer. Ce texte présente trois déstructurations-restructurations devenues visibles au cours de la récente décennie. La première se produit au niveau des modèles d’affaires où émergent les télévisions transnationales en information continue, les quotidiens gratuits et l’Internet. La seconde réorganise les contenus des médias généralistes. D’un côté, publicité, divertissement et information se dissocient et se donnent des médias spécialisés; de l’autre, l’hybridation s’accélère quand les trois (3) continuent de concert dans les mêmes supports. La troisième restructuration cible l’information elle-même dont les composantes se dissocient : la production de l’actualité demeure entre les mains des professionnels pendant que la fonction éditoriale (les commentaires) se répand du côté du « journalisme citoyen » sur Internet et que le magistère journalistique se replie sur la création d’images de journalistes-vedettes et de marques de commerce.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".