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    Nicole Blanchett

    Profesor asociado, Periodismo, Universidad Metropolitana de Toronto
    La Dra. Nicole Blanchett es profesora asociada en la Escuela de Periodismo de la Universidad Metropolitana de Toronto (TMU). Su investigación actual se centra en el desempeño del rol periodístico, el uso de datos y tecnología de audiencia en las redacciones y los límites y definiciones cambiantes del periodismo. Blanchett, ex productora de noticias y escritora de Citytv en Toronto, también dirigió el programa de Periodismo en Sheridan College durante diez años. Su estudio universitario de periodismo fue en TMU (entonces conocida como Universidad Ryerson), su tesis de maestría para la Universidad Royal Roads se centró en el periodismo participativo y su investigación doctoral en la Universidad de Bournemouth exploró el impacto de las métricas y análisis en la toma de decisiones en seis redacciones en Canadá y Europa. Es la investigadora principal del equipo canadiense del estudio internacional sobre desempeño del rol periodístico y miembro del comité directivo y líder del proyecto de periodismo explicativo financiado por SSHRC, entre otros. También forma parte del consejo editorial de la revista en línea Facts and Frictions. Su investigación ha sido publicada en una variedad de revistas, incluidas Journalism Practice, Digital Journalism, Journalism Studies y en su propio blog Redefining Journalism.
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    Transparencia y confianza Cómo los consumidores de noticias en Canadá quieren que se utilice la IA en el periodismo

    Transparencia y confianza: cómo los consumidores de noticias en Canadá quieren que se utilice la IA en el periodismo

    Cuando se trata de inteligencia artificial (IA) y producción de noticias, los consumidores de noticias canadienses quieren saber cuándo, cómo y por qué la IA es parte del trabajo periodístico. Y si no logran esa transparencia, podrían perder la confianza en las organizaciones de noticias. Los consumidores de noticias están muy preocupados por cómo el uso de la IA podría afectar la precisión […]

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