Uutismedia verkossa 2019. Reuters-instituutin Digital News report - Suomen maaraportti
Bibliographic record
Abstract
Raporttiin on koostettu Oxfordin yliopiston Reuters-instituutin kansainvälisen Digital News Report 2023 -kyselytutkimuksen keskeisiä tuloksia Suomen näkökulmasta. Raportti sisältää tietoa muun muassa eri medioiden käytöstä uutislähteenä, uutisia kohtaan tunnetusta luottamuksesta, väylistä verkkouutisiin, uutisten jakamisesta ja niistä keskustelusta, uutisvideoiden ja podcastien käytöstä sekä verkkouutisista maksamisesta. Suomelle erityinen piirre on perinteisten mediayritysten vahva asema myös verkossa. Suomessa uutisiin myös luotetaan yleisemmin kuin vertailun muissa maissa. Verkkouutisista kertoi vuoden aikana maksaneensa 21 prosenttia suomalaisvastaajista. Kansainvälinen tutkimus tehtiin vuonna 2023 kahdennentoista kerran, ja Suomi osallistui siihen nyt kymmenettä kertaa. Kaikkiaan kyselyssä oli mukana 46 maata. Suomen maaraportti tehtiin Tampereen yliopiston Journalismin, viestinnän ja median tutkimuskeskuksessa (COMET) ja sen rahoitti Media-alan tutkimussäätiö. Media-alan tutkimussäätiö huolehti raportin taitosta ja kommenttipuheenvuorojen kokoamisesta.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.419 | 0.340 |
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".