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Enregistrement W3032081053 · doi:10.4000/communiquer.4854

Le travail émotionnel des adolescents face au web affectif. L’exemple de la réception d’images violentes, sexuelles et haineuses

2020· article· fr· W3032081053 sur OpenAlexvenueno aff
Sophie Jéhel, Serge Proulx

Notice bibliographique

RevueCommuniquer Revue de communication sociale et publique · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cet article, nous proposons d’expliquer comment le fonctionnement affectif des plateformes numériques se répercute sur le rapport des adolescents aux contenus web du fait des émotions qu’ils peuvent déclencher et de leurs dispositions individuelles à les recevoir. Nous explorons l’écart entre, d’une part, les affects autorisés et calculés par les plateformes et, d’autre part, les émotions ressenties par les individus face aux contenus informationnels qui leur parviennent à travers ces espaces. Nous nous appuyons sur un triple cadre théorique : l’hypothèse du « digital labour », entendu comme une mise au travail des internautes; le « web affectif », qui stimule ce travail par la captation de l’attention et la récupération des affects; et la « surveillance panoptique », qui accroît la tension émotionnelle par la mise en visibilité des images. Le travail émotionnel des adolescents apparaît en fin de compte polysémique et difficile à interpréter sans le recours à une grille d’analyse plurielle et l’écoute attentive des expériences individuelles.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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