Le journaliste dans le processus de recherche d'information sur le Web
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire cherche à comprendre et à cerner le lien entre la stratégie de recherche d’information par le journaliste sur le web et les exigences de sa profession. Il vise à appréhender les précautions que prend le journaliste lors de sa recherche d’information sur le web en rapport avec les contraintes que lui imposent les règles de sa profession pour assurer la qualité des sources d’informations qu’il exploite. Nous avons examiné cette problématique en choisissant comme cadre d’étude Radio-Canada où nous avons rencontré quelques journalistes. Ceux-ci ont été suivis en situation de recherche d’information puis questionnés sur leurs expériences de recherche. L’arrivée d’internet et la révolution technologique qui en a découlé ont profondément bouleversé les pratiques journalistiques. La recherche d’information représente ainsi une zone importante de cette mutation des pratiques. Cette transformation amène surtout à s’interroger sur la façon dont la nouvelle façon de rechercher les sources d’information influence le travail du journaliste, et surtout les balises que se donne celui-ci pour résister aux pièges découlant de sa nouvelle méthode de travail.
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 | 0.027 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.049 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.005 |
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".