Diversidade e pluralidade no jornalismo: por uma epistemologia do jornalismo das periferias
Bibliographic record
Abstract
A tese de que o jornalismo das periferias é um fenômeno comunicacional se reforça com o avançar das pesquisas realizadas. Observa-se nessa prática um alinhamento narrativo aos protagonismos periféricos e um olhar mais atento às pluralidades interseccionais. Exemplo desse interesse crescente pode ser encontrado no Programa Diversidade nas Redações, do Laboratório de Jornalismo Énois, realizado com 10 redações durante um ano. Aproveitando-se dessa experiência, este trabalho se configura como uma pesquisa exploratória sobre o Programa nos primeiros seis meses de sua realização. O objetivo é identificar possíveis mudanças registradas nas práticas jornalísticas a partir do conjunto de conhecimentos do jornalismo das periferias. Como estratégia metodológica foi utilizada a ideia de observação natural.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.008 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".