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Enregistrement W2623543895 · doi:10.4000/vertigo.18425

Analyse du traitement médiatique du silure glane (Silurus glanis), une espèce au centre de controverses

2017· article· fr· W2623543895 sur OpenAlexvenueno aff
Jean-Marie Bodt, Frédéric Santoul, Muriel Lefebvre

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présence du silure glane (Silurus glanis) dans les rivières françaises est l’objet d’une importante couverture médiatique. Ces articles de presse portent en partie sur l’aspect indésirable de l’espèce : elle serait invasive et perturberait l’équilibre des écosystèmes aquatiques. Cependant, les premières recherches scientifiques sur la question (Valadou, 2007 ; Proteau et al., 2008) tendent à nuancer ces affirmations. Le silure se retrouve dès lors au centre de controverses. Afin de rendre compte de la couverture de ces débats, nous avons analysé le traitement médiatique du silure glane dans des quotidiens nationaux et locaux sur la période 2003-2015. En déployant une méthodologie d’analyse lexicale quantitative, nous avons dégagé différents univers de sens, révélateurs des débats qui entourent le silure. Ensuite, par le biais d’une exploration qualitative des textes, nous avons relevé les manières de désigner le silure et son action sur les milieux aquatiques. Nous avons alors montré que des représentations négatives continuaient d’être véhiculées par les récits médiatiques. En effet, bien que l’on puisse constater une évolution des discours journalistiques, les débats se poursuivent sur l’ensemble de la période étudiée. En dépit des constats empiriques du domaine scientifique, certains acteurs persistent à imputer les désordres écologiques aux populations de silures. Cette focalisation sur les espèces envahissantes est alors le témoin d’une incrimination qui se base principalement sur leur caractère allochtone.

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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
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