Notice bibliographique
Résumé
Il s’agit dans cet article de montrer comment et pourquoi l’arène médiatique s’est progressivement faite l’instrument de légitimation d’une loi dans l’espace public français, de mars 2003 à mars 2004, afin d’interdire le port du voile à l’école (promulgation d’une loi le 15 mars 2004). L’analyse d’un corpus presse et audiovisuel assez large (Le Figaro, Le Monde, La Croix, L’Humanité, AFP, chaînes de télévision hertziennes) confrontée aux paroles d’acteurs qui ont produit l’information a permis de mettre au jour la chronologie de l’événement médiatique, de repérer les acteurs mis en scène ou non, leurs registres d’argumentation avec, en particulier, l’émergence d’un définisseur primaire prééminent, la commission Stasi, alors chargée par le président de la République d’organiser le débat national sur la laïcité. Ce processus facilite la mise à distance des logiques de dénonciation du rôle des médias, en montrant l’importance des « routines » journalistiques dans le traitement de la question, en particulier la dépendance aux sources et aux formats de production de l’information. L’approfondissement de deux cas très différents, ceux du journal d’opinion L’Humanité et de l’Agence France Presse (AFP), vient étayer cette démonstration.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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.
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 ».