Bibliographic record
Abstract
Au cours de ses années à la tête du service de l’information de Radio-Canada de 2006 à 2012, son leadership a permis à la Société de développer une vision de l’information misant sur le journalisme d’enquête, ce qui a largement contribué à lever le voile sur les scandales dans l’industrie de la construction, sur la corruption, sur le financement occulte des partis politiques et d’autres sujets importants.Durant les dernières années, les journalistes ont été bousculés par une succession d’innovations technologiques qui ont considérablement transformé l’acte journalistique. De plus, les habitudes de consommation des médias d’information ont aussi énormément changé.Ici au Québec, la profession journalistique a en plus été éprouvée par d’autres types de mutations. Il y a d’abord eu un mouvement spectaculaire vers la concentration dans la propriété des médias, laquelle a engendré une compétition féroce entre les grands groupes de médias, Power Corporation/Gesca, Québecor et Radio-Canada. Puis nous avons aussi assisté à un glissement des médias vers une polarisation idéologique droite-gauche et à une montée en flèche de l’humeur et des coups de gueule. Alain Saulnier nous montre comment cela est venu influencer la pratique journalistique au Québec.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".