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Enregistrement W1503240502 · doi:10.7202/1011723ar

Les médias en Arabie saoudite

2012· article· fr· W1503240502 sur OpenAlexvenueno aff
Marwan M. Kraidy

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nulle part dans le monde arabe les inquiétudes au sujet du changement social et culturel n’ont été aussi passionnément discutées qu’en Arabie saoudite, où la doctrine salafiste du wahhabisme est au coeur du système, en tant que conception sacro sainte de l’authenticité enracinée dans la pureté culturelle et religieuse et la séparation entre hommes et femmes. L’avènement de la « téléréalité » au milieu des années 2000 a réactivé ces débats dans le royaume. Star Academy , notamment, populaire émission de téléréalité en langue arabe, diffusée par satellite depuis le Liban par la Lebanese Broadcasting Corporation (LBC) depuis décembre 2003, a connu des taux d’audience record et a suscité une intense controverse en Arabie saoudite, vidant les rues des villes et animant les sermons dans les mosquées, les éditoriaux et les débats télévisés. J’ai décrit ailleurs comment cette émission était devenue le champ de bataille entre les radicaux, les conservateurs et les libéraux saoudiens. Cet article décrit les discours, qui se recoupent, des islamistes saoudiens au sujet de la télévision, en mentionnant les diverses rhétoriques de censure et de critique engagée. Il se base pour ce faire sur plusieurs textes primaires, et notamment un sermon qui a connu une grande diffusion, Satan Academy , du cheikh Mohammed Salih Al Mounajid. La manière dont les controverses publiques au sujet de la téléréalité ont cristallisé de nouveaux développements de très anciens débats est donc examinée.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0890,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,387
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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