Convergence médiatique et reconfiguration des pratiques journalistiques dans les radios congolaises
Bibliographic record
Abstract
À partir d’un cadre théorique ancré dans les études sur la convergence médiatique et les mutations du journalisme à l’ère numérique, cette recherche examine l’évolution des pratiques journalistiques dans deux radios de Kinshasa, en République démocratique du Congo : Radio Okapi (mission onusienne) et Top Congo FM (radio commerciale privée). En mobilisant les travaux de référence sur la numérisation des médias en Europe, au Canada et en Afrique, l’article interroge la manière dont « journalisme fonctionnel », caractérisé par la polyvalence des professionnels et l’intégration de compétences multimodales, redéfinit les frontières entre journalistes dits « traditionnels » et journalistes web.L’étude met en lumière les modalités de mise en œuvre de la convergence au sein de ces deux rédactions, entendue comme l’ensemble des stratégies éditoriales et organisationnelles favorisant l’intégration des technologies numériques. L’analyse montre que cette convergence s’installe progressivement, de façon hiérarchiquement pilotée, et conduit à une hybridation des pratiques, sans pour autant remettre en cause la centralité de la rédaction « traditionnelle ». Les contenus numériques produits restent dépendants de l’agenda de cette dernière, bien qu’ils soient largement diffusés et consommés sur les réseaux sociaux.
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".