Quand les réseaux sociaux menacent le métier du journaliste: cas des publications des certains députés et chefs d’État sur Twitter
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’intéresse à la littérature scientifique et aux textes journalistiques à l’épreuve de la pluralité des diffuseurs d’informations sur Twitter. Plus précisément, nous nous penchons sur les publications instantanées des nouvelles par les députés et chefs d’État canadiens, congolais, américains et français. En effet Twitter est maintenant un outil de communication en pleine expansion et les parlementaires l’utilisent quotidiennement comme un moyen de rejoindre les internautes intéressés par leurs engagements et responsabilités. Un usage qui s’apparente aux pratiques journalistiques. L’objectif est d’identifier et de comprendre l’effet de leurs publications sur le métier du journaliste d’information. Pour ce faire, nous avons procédé à une méta-analyse des recherches des certains auteurs qui articulent les menaces qu’encoure le journalisme face à ces publications. Mobilisant la méta-analyse, cette recherche regroupe donc un grand nombre d’études et de données afin d’en combiner et d’en analyser les résultats, offrant ainsi un portrait aussi fidèle et précis que possible de ces publications directes sur Twitter, tout en démontrant en quoi cela menace le journalisme.
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 | 0.020 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.020 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".