El camp periodístic i els professionals de la informació al País Valencià. Anàlisi de l'estructura comunicativa i de les argumentacions dels periodistes sobre el periodisme
Bibliographic record
Abstract
El principal interès d’aquesta recerca és l’estudi del camp periodístic en el seu estat actual i els canvis produïts en les darreres dècades, tot i prenent com a material empíric principalment l’anàlisi de les opinions i raons dels professionals de la informació sobre el camp i l’anàlisi de l’estructura comunicativa. L’estudi està fonamentat en les teories de les principals escoles sobre comunicació i els mèdia per a aplicar-les a un context determinat, el País Valencià. La tria dels professionals s’ha realitzat en aquest context, i l’estudi de l’estructura recull les dades de la comunitat autònoma, d’Espanya i d’Europa per a comparar-les. \n\nEls dos eixos de la recerca pel que fa als fonaments metodològics són:\n1.\tL’aportació de la teoria del camp del sociòleg francès Pierre Bourdieu i la sociologia reflexiva per a comprendre les relacions objectives entre els agents i l’estructura comunicativa. \n2.\tL’aplicació de l’anàlisi argumental (Pragma-Dialectical Approach) per a conèixer les reflexions i opinions dels professionals de la informació sobre la qualitat del periodisme.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".