Les « web-mises en scène » des candidats aux élections québécoises de 2012 : entre discrétion et confession
Notice bibliographique
Résumé
Cet article aborde les stratégies de personnalisation politique utilisées par les partis et leurs candidats sur le web lors de la campagne électorale législative québécoise de 2012. La personnalisation est souvent étudiée du point de vue des pratiques médiatiques et critiquée pour ses possibles effets pervers. Elle a cependant peu été étudiée du point de vue de la communication de campagne jusqu’à maintenant. Cette étude vise donc à faire ressortir les caractéristiques propres à la construction de l’éthos des politiciens en contexte électoral, à l’ère d’Internet. L’objectif poursuivi est de mieux comprendre comment les partis font la promotion de leurs candidats et de leur chef et comment ils mettent en récit leur parcours, leur personnalité et leurs compétences. L’accent sera-t-il mis sur les réalisations du candidat, sur sa vie privée ? Qu’est-ce que les partis choisiront de révéler à travers leurs discours ? Pour répondre à ces questions, une analyse de contenu quantitative et qualitative des pages biographiques disponibles sur les sites web officiels des principaux partis dans la course lors de l’élection législative québécoise de 2012 a été réalisée afin de mettre en valeur les différentes stratégies utilisées par les partis politiques. Nos analyses révèlent notamment que la manière de se mettre en scène sur le web pour se faire valoir varie selon les partis et leur idéologie. Nous illustrerons l’influence de la personnalisation sur la mise en récit du parcours politique et de la vie privée. Au final, les résultats liés à cette recherche sur les stratégies de personnalisation rejoignent les études sur le web politique et d’autres sur la personnalisation en ligne, qui illustrent le peu d’innovation ainsi que l’accent sur l’information unidirectionnelle diffusée par les partis sur leur site web, révélant plus d’information sur la carrière professionnelle que sur la vie privée.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».