Système de production des nouvelles : Exploration des tensions entre les normes de production et les instincts de conservation
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d'un cheminement de recherche, nous nous interessons a la problematique de la recuperation politique et mediatique d’evenements violents et emotionnels, comme une fusillade, un attentat, un incident diplomatique ou un conflit militaire. Des blâmes internationaux, par exemple envers des communautes minoritaires, des organisations etrangeres ou des Etats rivaux, sont parfois attribues pour expliquer de tels evenements. Ces blâmes sont vehicules et circulent par l’entremise de nouvelles journalistiques, parfois de maniere a fabriquer l’adhesion de la population envers des ripostes liberticides, comme des lois interieures de surveillance institutionnelle, ou envers des interventions militaires a l'etranger, comme celle a laquelle le Canada a participeen Syrie en 2014. Notre objectif est d'explorer, de comprendre et de decrire les conditions de production qui faconnent le contenu et le discours journalistiques typiques au sujet des blâmes et des responsabilites plausibles pour l'evenement durant la temporalite d'incertitude et d'insecurite qui le suit. Au fil de la chaine de construction de l'information et de production des nouvelles, nous anticipons des tensions entre des decisions et comportements au sein des entreprises de presse, avec des normes institutionnelles et des ideaux professionnels qui definissent et balisent, en temps normal, les pratiques des producteurs de nouvelles.
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 | 0.012 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".