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Enregistrement W2593539582 · doi:10.7202/1038900ar

Comprendre la monstration des crimes. Une étude comparée du récit médiatique des violences extrêmes contre les civils durant la Grande Guerre

2017· article· fr· W2593539582 sur OpenAlexaffvenueabout
Joceline Chabot, Sylvia Kasparian

Notice bibliographique

RevueRevue de l’Université de Moncton · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats d’une recherche comparée sur les récits médiatiques du « massacre des Arméniens » et des « atrocités allemandes » dans la presse canadienne francophone durant la Grande Guerre. Quelles sont les spécificités du récit de ces événements eu égard à la définition et la qualification des crimes perpétrés contre les populations civiles ? Le recours aux outils informatisés de données textuelles nous a permis de traiter 1 172 articles de presse afin de rendre visible et de comparer les termes par lesquels les « atrocités allemandes » commises contre les civils sur le front ouest en 1914 et le « massacre des Arméniens » de l’Empire ottoman en 1915-1916 se sont inscrits dans l’espace médiatique. Cette analyse comparative des actes impliquant des violences extrêmes contre les civils devrait valider notre hypothèse selon laquelle les contemporains ont compris le caractère systématique, intentionnel et radical des crimes commis par les autorités ottomanes contre la population arménienne.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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