Relations publiques et journalisme à l'ère numérique : Dynamiques de collaboration, de conflit et de consentement
Bibliographic record
Abstract
Le présent ouvrage actualise la conception des interactions entre les professionnels des relations publiques – qu’ils œuvrent dans le secteur privé, public, culturel, militaire ou politique – et les journalistes. Il revisite les approches dites traditionnelles (oppositionnelles, d’amour/haine ou axées sur l’interdépendance) et propose d’autres perspectives pour appréhender les nouvelles dynamiques suscitées notamment par la révolution numérique.Ces transformations entraînent-elles de nouveaux rapports de force entre les acteurs de l’information et ceux qui orchestrent la communication ? Quelles sont les influences des médias sociaux sur ces acteurs et leurs interactions ? Les professions des relations publiques sont-elles toujours aussi distinctes ?Entretiens avec les acteurs, analyses de corpus et enquêtes en ligne constituent quelques-unes des méthodes utilisées par les auteurs pour scruter les échanges et les particularités de différents contextes de travail au Canada, en Belgique, en France et en Italie.Ce livre s’adresse aux chercheurs et aux étudiants en journalisme, en relations publiques et en science politique, de même qu’aux praticiens qui s’intéressent aux bouleversements que connaissent les professions de médiatisation de l’information.
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 | 0.046 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.034 | 0.024 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".