Relever le défi de l’hybridité
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine les objectifs stratégiques assignés aux campagnes électorales en ligne dans le discours de membres des équipes de campagne de l’élection présidentielle française et de l’élection générale québécoise (toutes deux en 2012). L’analyse est menée à partir de 37 entretiens semi-directifs réalisés avec différents types de personnels de campagne au Québec et en France. En mobilisant le concept d’hybridité des campagnes électorales, les objectifs stratégiques de campagne tels qu’ils ressortent des entretiens sont divisés en trois catégories : objectifs de diffusion de contenus ; objectifs politiques et de mobilisation ; objectifs de marketing et d’animation de communautés. L’analyse indique que les objectifs de diffusion de contenus liés à la dissémination et au contrôle des messages sont les plus souvent mentionnés. Également, des différences contextuelles apparaissent. D’abord, le Québec est la démocratie où les discours sur la diffusion de contenus, et dans une moindre mesure le marketing et l’animation, sont les plus dominants, tandis que les objectifs politiques et de mobilisation sont plus souvent évoqués en France. Ensuite, il ressort que les stratèges de gauche sont plus enclins à insister sur les objectifs politiques et de mobilisation, alors que les stratèges de droite sont plus axés sur la diffusion de contenus. Troisièmement, le discours des équipes des candidats et partis au pouvoir se distingue par une attention accrue à la diffusion de contenus, notamment au contrôle du message, contrairement à celui des opposants. L’étude conclut que tous les partis ont mené des campagnes hybrides au sein desquelles le numérique est une composante centrale. Elle rappelle également qu’il convient de prendre en compte les facteurs institutionnels afin de mieux comprendre les différences en termes de campagnes en ligne d’une démocratie à l’autre.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 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; 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 ».