La parole inversée ? Marine Le Pen et son identité-ressource langagière
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude fait le point sur des recherches informatisées d’analyse de discours politique, et en particulier du discours populiste. La perspective adoptée est celle de l’étude de la construction de l’identité empathique de Marine Le Pen, conformément à des stéréotypes féminins, et ayant pour objectif des positionnements politiques précis et conformes aux fondamentaux du Front national. Des outils informatiques permettent de détecter des tendances discursives par le repérage de mots-clefs tels que solidarité, souffrances , tendances qui peuvent ensuite être affinées par des études qualitatives. D’une part, ce travail confirme la performativité politique des émotions lorsqu’elles sont conformes à des stéréotypes sexués. D’autre part, il atteste la présence de particularités rhétoriques d’un parti anti-système (avec des notions-clefs restant présentes au fil des années) qui sont adaptées aux nouvelles donnes politiques (le point de vue et la focalisation sont retravaillés). Ainsi le style d’intervention de Marine le Pen ferait-il basculer rhétoriquement un discours focalisé sur le ressentiment, le mépris et la nostalgie (celui de Jean-Marie Le Pen) en un discours que nous analysons comme jouant sur des émotions positives, notamment, ici, l’empathie plus conforme à un ethos féminin.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».