La représentation médiatique du leurre d’enfants à l’aide des nouvelles technologies: une mise en mots et en maux.
Notice bibliographique
Résumé
La aparición de las nuevas tecnologías ha sido durante mucho tiempo una fuente de preocupación para muchos claims-makers, medios de comunicación principalmente, que se interesan por el bienestar y la seguridad sexual de los niños. Hoy en día, los medios de comunicación y el poder legislativo están preocupados por la posibilidad de que se haga un uso malintencionado de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para seducir o abusar sexualmente de niños. En este artículo subrayamos cómo los medios de comunicación emplean estrategias retóricas y argumentativas para representar el grooming (engaño de niños en Internet) con el fin de inspirar la creación de leyes de tipo penal que aborden este «nuevo problema social». En nuestro artículo investigamos el fenómeno del grooming tal y como este es descrito en tres de los periódicos más leídos de Toronto entre 1998 y 2008. Mostramos cómo, al otorgársele una frecuencia cada vez mayor y al tenderse a caracterizar a los niños como víctimas de abuso sexual, el grooming se construye como un serio problema social exacerbado por la preocupación que envuelve en general a los avances tecnológicos
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».