灾难性新闻
灾难性新闻的相关文献在1987年到2022年内共计82篇,主要集中在信息与知识传播、常用外国语、工人、农民、青年、妇女运动与组织
等领域,其中期刊论文82篇、专利文献438667篇;相关期刊50种,包括中国地市报人、新闻世界、青年记者等;
灾难性新闻的相关文献由82位作者贡献,包括付静宇、刘春花、姚滕等。
灾难性新闻—发文量
专利文献>
论文:438667篇
占比:99.98%
总计:438749篇
灾难性新闻
-研究学者
- 付静宇
- 刘春花
- 姚滕
- 张一心
- 李敏
- 温园园
- 闫欢
- 任琦
- 侯晓玲
- 侯琳琳
- 刘庆云
- 刘文莉
- 刘旭彤
- 刘景
- 刘玉松
- 刘茂胜
- 刘雪松
- 卢琳
- 吴秀娟
- 周文茹
- 姜文浩
- 季寅妮
- 宋雯
- 小秋
- 尹秋颖
- 岳文华
- 常晓
- 张先芳
- 张合斌
- 张平宇
- 张晶
- 张群
- 张萌萌
- 曾毅
- 朱恺
- 李丽华
- 李健
- 李昕泽
- 李林珏
- 李萍
- 李雄风
- 杜芳
- 杨惠媛
- 杨惠媛2
- 毛贵伟
- 江景
- 汪璐
- 熊辉
- 王军
- 王萍
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周文茹
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摘要:
面对突如其来的河南郑州“7·20”特大暴雨灾害,河南广电快速反应,小屏发力、大屏联动,广泛运用直播、数据可视化等特色报道形式,充分体现了新闻快一点、准一点、深一点,报道有温度、思考有深度、追问有态度,用实际行动回答了灾难性新闻怎么报道、主流媒体关键时刻如何引导舆论等问题。
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付静宇
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摘要:
灾难性新闻的电视现场报道呈现出视觉冲击强烈,记者能够准确抓住报道重点,借用现场音响引起情感共鸣等特点.目前,我国灾难性新闻的电视现场报道存在记者难以在短时间内掌握事件发生过程,容易造成二次伤害,观众视觉体验差,记者忽视职业道德等问题,这在一定程度上造成了受众对灾难新闻现场报道的抵触心理.文章通过分析灾难性新闻电视现场报道的特点以及存在的问题,探索其未来发展方向,以期缓解受众对灾难性新闻现场报道的抵触心理,并为以后的相关研究提供借鉴.
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付静宇
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摘要:
灾难性新闻的电视现场报道呈现出视觉冲击强烈,记者能够准确抓住报道重点,借用现场音响引起情感共鸣等特点。目前,我国灾难性新闻的电视现场报道存在记者难以在短时间内掌握事件发生过程,容易造成二次伤害,观众视觉体验差,记者忽视职业道德等问题,这在一定程度上造成了受众对灾难新闻现场报道的抵触心理。文章通过分析灾难性新闻电视现场报道的特点以及存在的问题,探索其未来发展方向,以期缓解受众对灾难性新闻现场报道的抵触心理,并为以后的相关研究提供借鉴。
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李雄风
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摘要:
随着科技的发展,虚拟现实技术应运而生,传统的文字报道方式已经无法满足受众的需求,媒体开始各种尝试将新技术纳入到新闻报道流程,其中虚拟现实(VR)技术成功地与新闻报道结合.2016年5月新华网推出VR新闻频道,这意味着“VR+”新闻将逐步走进受众的视野中,成为一个新闻传播的新渠道.本文以新华网“九寨沟还在”VR系列专题为研究对象,采用内容分析,从新闻选题、呈现方式、内容互动性、用户体验等来分析新华网VR技术在灾难性报道中的应用,为以后的“VR+”灾难性新闻报道提供一些见解.
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刘旭彤
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摘要:
灾难性新闻本身是重大自然与社会问题的叙述,同时作为灾难发生后公众依靠的重要信息源,比其他类型新闻更强调叙述中隐含的教育性价值.灾难性新闻的教育性思路以科学、人文为基本方向,强调内容的正确导向性,并在"把关人"科学与人文素养保证下通过数据新闻学方法而得以实现.
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裴振霞
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摘要:
以韩礼德系统功能语法中及物性理论为框架,以地震新闻语篇为研究样本,分析了英文灾难性新闻报道的及物性特点.认为各种过程在英文灾难性新闻报道中均有出现,其中物质过程和言语过程的比例最大;环境因素中,时间和地点所占比例最大.这些特点能很好地说明灾难性新闻客观性和时效性的特点.
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郭奥彤
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摘要:
灾难新闻图片通过叙事性的现场再现和大量视觉信息的输出,对事件现场的发展过程形成有效的辅助还原,其直观形象的视觉传达也使观看者产生更强烈的代入感.灾难新闻图片更应遵循新闻伦理规范,注重人文关怀,遵循适度原则,其新闻价值不能凌驾于人文关怀之上.无论天灾还是人祸,灾难本身难以预料,但在发生以后,新闻报道和图片所切入的角度却能产生不同的效果.
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姜文浩
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摘要:
在灾难性事故报道中,报道失真、忽视采访对象心理、妨碍救援进程与时机、无视社会效益等新闻伦理问题逐渐成为社会关注的焦点.这些问题之中,失实报道问题最为明显,也是民众最敏感的部分.本文对灾难性新闻报道中的新闻伦理问题做了一个较为全面系统的阐述.并在此基础上提出了一些原则性建议.
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- 第一百欧有限公司
- 公开公告日期:2022-09-06
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摘要:
为了解决人工神经网络中灾难性的遗忘问题(issue of catastrophic forgetting),提出了一种被称为神经元‑等级可塑性控制(neuron‑level plasticity control;NPC)的简单、有效、全新的解决方案。所提议的方法是,在学习新任务的过程中,在神经水平而不是连接水平上控制网络的可塑性,同时保存现有知识。神经元‑等级可塑性控制通过评估每个神经元的重要度和应用较低的学习速度来统合重要的神经元。另外,还提出一种被称为预定NPC(scheduled NPC;SNPC)的NPC扩展。该扩展利用学习日程信息,更明确地保护重要的神经元。渐进式MNIST(incremental MNIST;iMNIST)及渐进式CIFAR100(incremental CIFAR100)数据集的实验结果表明,NPC和SNPC与连接水平的所有相似的方法相比效果更加显著,特别是SNPC在两个数据集中体现出卓越的性能。
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