Le Règlement 17 et l'affaire Montfort: L'apport de la perspective des cadres à l'étude des enjeux linguistiques au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Les recherches portant sur la communauté franco-ontarienne considèrent que le Règlement 17 et l'affaire Montfort ont été deux moments marquants de la vie politique de la communauté franco-ontarienne. Toutefois, ces travaux ne traitent que très peu du rôle joué par les médias et des processus de cadrage à l'oeuvre dans ces deux cas. Les deux évènements ont suscité un intérêt soutenu des médias écrits, tant anglophones que francophones. Cette thèse en communication politique étudie les processus de cadrage utilisés par les médias en vue de rapporter les évènements. À cette fin, nous étudierons les cadres présents dans le discours des médias, tout en les situant dans leur contexte historique et politique donné. Cette thèse utilise les typologies existantes afin de mieux comprendre le rôle des médias dans la présentation d'enjeux linguistiques au Canada et y ajoute des éléments propres à l'analyse des enjeux linguistiques et identitaires. Nous montrons que les processus de cadrage à l'oeuvre dans les deux cas doivent être considérés à la lumière de leurs contextes historiques et politiques respectifs, sans quoi l'application seule d'une typologie des cadres ne permet pas d'analyser complètement les processus de cadrages à l'oeuvre dans le cadre d'enjeux linguistiques identitaires de la minorité franco-ontarienne. À l'issue de notre démarche, nous constatons que le Règlement 17 a été non seulement un enjeu national, tant en termes médiatiques que politiques, mais aussi un enjeu d'unité nationale et que l'affaire Montfort a été un enjeu national en termes strictement médiatiques, sans toutefois être considérée comme un enjeu d'unité nationale. Nous constatons aussi que les médias ont privilégié un cadre guerrier afin de mobiliser la population francophone.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,017 |
| Communication savante | 0,015 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».