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Enregistrement W3019747828 · doi:10.4000/terminal.6064

Les médias socionumériques et la participation des minorités francophones canadiennes à la vie politique

2020· article· fr· W3019747828 sur OpenAlexaffabout
Pascal Lupien

Notice bibliographique

RevueTerminal · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchPoliticsPolitical scienceSociologyGender studiesHumanitiesArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les médias socionumériques ont ouvert la voie à de nouvelles formes de participation et d’oppression pour les groupes minoritaires, mais la recherche sur l’utilisation de ces outils n’a pas suffisamment pris en compte les circonstances uniques des minorités nationales. Les minorités nationales, contrairement aux « nouvelles » minorités issues de l’immigration, ont des revendications distinctes autour du territoire, de l’identité, des droits linguistiques, et de l’autonomie. Comment est-ce que ces minorités utilisent les médias socionumériques pour promouvoir leur identité et leurs revendications dans un contexte où elles sont confrontées à un déclin démographique relatif, et où elles doivent rivaliser avec des groupes plus puissants ? Les technologies socionumériques peuvent-elles leur permettre de se faire entendre ou est-ce que leurs voix seront de plus en plus noyées dans une mer de querelles politiques ? Cet article aborde ces questions en étudiant l’utilisation des technologies socionumériques par les associations représentant la francophonie canadienne en milieu minoritaire. Les minorités francophones du Canada ont subi une série de revers politiques inquiétants depuis quelques années. Leurs associations ont réagi en mobilisant leurs ressources et leurs sympathisants, souvent à l’aide des médias socionumériques. Mais utiliser les réseaux sociaux ne conduit pas automatiquement à une visibilité politique et médiatique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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