A relação entre palavras-chave e valores-notícia no jornalismo online
Bibliographic record
Abstract
As redações jornalísticas têm modificado suas estruturas, físicas e organizacionais, a fim de\nse adequarem às inovações tecnológicas, às novas exigências do mercado de trabalho e aos perfis\nmutáveis dos públicos consumidores. Com a popularização da Internet, muitos jornalistas precisam\nproduzir materiais tanto para a mídia impressa, como também para veículos online. Nesta\nmonografia, foi apresentada uma análise de conteúdo das capas impressas e home pages de seis\njornais de grande porte: The New York Times, The Washington Post, Ottawa Citizen, Toronto Star,\nFolha de São Paulo e O Estado de São Paulo. Com base nos registros feitos pelo aplicativo Google\nInsight for Search, foi observada a utilização de palavras-chave mais procuradas e de palavraschave\ncom aumento repentino, nas capas impressas e nas home pages dos veículos de comunicação\ncitados. Outro ponto analisado foi a presença de valores-notícia nas palavras-chave utilizadas. Os\nresultados obtidos mostraram que, na maioria dos casos estudados, as home pages utilizaram mais\npalavras-chave nas capas impressas de seus respectivos veículo de comunicação. Além disso, em\nquase metade das home pages estudadas, houve maior presença de palavras-chave não relacionadas\na valores-notícia, do que palavras-chave com valores-notícia agregados.
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 | 0.005 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".