Contenido del programa noticias del día de Fama Televisión Canal 27 de la ciudad de Juliaca
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad los medios de comunicación juegan un gran papel en la vida del hombre moderno ya que mediante estos uno se puede informar de varios acontecimientos que no solo ocurren dentro de su ciudad, sino también en diferentes partes del mundo. Asimismo, los medios de comunicación en caso de la televisión por ejemplo; no solo informan sino también entretienen al público, además que realiza el marketing de diversos productos. El presente trabajo de investigación titulado: Contenido del Programa Noticias del Día de Fama Televisión Canal 27 de la Ciudad de Juliaca, tiene como objetivo describir, los tipos de contenidos más usados en el programa televisivo y cuáles son los menos usados. El trabajo de investigación se realizó de la siguiente forma, para describir qué tipo de información se emite en dicho programa de contenido informativo. Además, establecer que formatos periodísticos utiliza el programa Noticias del Día, de Fama Televisión Canal 27. Para esta investigación se aplicó el instrumento de la ficha de observación. La investigación nos ha permitido identificar los contenidos con más prioridad en el programa noticioso, por lo cual se puede deducir los tipos de contenido que son aceptados por los televidentes. Además, el estudio nos permitió conocer que los directivos de dicha casa televisiva dan mucha prioridad y preferencia al tema policial, dándole más tiempo y que estos sean emitidos en los primeros minutos del programa noticioso. Sin embargo, otros contenidos, como, social, cultural, entre otros son relegados a un segundo plano y emitidos en muchos casos en los últimos minutos del programa. Se concluye que dicho programa de información da mucha más importancia al tema policial, mostrando crudamente por momentos este tipo de formato periodístico. Sin embargo, esto es del agrado de la población ya que el programa tiene un alto índice de audiencia
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".