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Enregistrement W1854512046 · doi:10.29173/af19026

Melting Pot: An ambiguous series combining minority and majority discourses

2013· article· fr· W1854512046 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Sépulchre

Notice bibliographique

RevueALTERNATIVE FRANCOPHONE · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNutrition, Health, and Society Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelting potFrenchHumanitiesContext (archaeology)Political scienceGermanEthnologyArtSociologyGeographyLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melting Pot est une série francophone produite par la RTBF, l’une des chaines télévisées publiques francophones. La RTBF est un média officiel et national, et comme tel, il ne fait pas partie des médias minoritaires. Melting pot reflète cette situation puisque les protagonistes sont des membres de la majorité ethnique et culturelle de la population (francophone, blanc et belge). Cependant, face aux Flamands néerlandophones, les Belges francophones constituent une minorité en Belgique, un pays caractérisé par un conflit linguistique et politique, et Melting pot est aussi représentative de cette situation ambigüe à travers les intrigues secondaires et en élaborant un réseau complexe de significations autour du symbole représenté par le café le Melting Pot (à la fois un lieu, un biotope de personnages et un jeu sur la notion de “melting pot”). Cet article est une étude de cas basée sur l’analyse du contenu des 3 saisons de la série. Abstract: The RTBF (public Belgian television) can hardly be considered as a minority media. However, in the context of fictional production, the RTBF is not a powerful actor. Melting Pot is the only large-scale series currently produced by the channel. We can thus qualify it as a triple media exception: Belgian, French speaking, series. The fiction takes place in the Marolles district in Brussels. This area represents the “Belgian melting pot”: a mix of people, languages, origins... But how are these communities and languages represented, notably the French speaking (a minority in Belgium and a majority in Brussels) and the Flemish (a majority in Belgium and a minority in Brussels)? The question makes sense in a country divided by a political crisis for more than one year and where the question of identity crystallizes the debates. This article will put in context the Belgian production of fictions. A content analysis of the representations conveyed by the series will constitute the main part of the communication. An interview with the producer will unveil their initial intentions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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