La représentation médiatique du leurre d’enfants à l’aide des nouvelles technologies: une mise en mots et en maux.
Notice bibliographique
Résumé
L¿émergence des nouvelles technologies est depuis longtemps une source d¿inquiétude pour de nombreux claims-makers, dont les médias, particulièrement lorsque cela concerne le bien être et la sécurité sexuelle des enfants. Aujourd¿hui ce qui interpelle davantage les médias et le législateur c¿est la possibilité que des individus mal intentionnés utilisent les technologies de l¿information et des communications (TIC) pour séduire et/ou abuser sexuellement des enfants. Dans cet article, nous cherchons plus spécifiquement à mettre en lumière de quelle façon et par la mobilisation de quelles stratégies rhétoriques et argumentatives les médias couvrent les incidents de leurre de telle sorte que leur représentation du phénomène puisse inspirer la création de lois criminelles visant à contrôler ce nouveau « problème social ». Nous avons donc étudié le phénomène du leurre d¿enfants par l¿entremise des TIC tel que décrit, mis en mots et en maux, dans trois des plus importants quotidiens torontois entre 1998 et 2008. Nous verrons que les médias présentent une situation préoccupante par son ampleur, sa fréquence, son augmentation constante, sa « nouveauté » ¿ les TIC ayant changé la donne ¿ et parce qu¿elle concerne la sécurité de nos enfants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».