#Propage l'info, pas le virus : communication politique et réponses des influenceur.euses à l'appel du gouvernement Legault lors de la crise de la COVID-19 au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Résumé En mars 2020, le premier ministre Legault a fait appel aux influenceur.euses et aux célébrités québécoises dans le cadre de la campagne #Propage l'info, pas le virus afin de sensibiliser les jeunes au respect des consignes sanitaires liées à la COVID-19. Cet article offre un éclairage inédit sur les différentes manières dont ces personnes renommées ont répondu à l'appel ainsi que sur les formes de leurs réponses à l'aide d'une analyse de contenu de leur vidéo partagée sur les réseaux sociaux. Le codage des vidéos s'est fait à partir d'une grille d'analyse qualitative de contenu, inspirée de celle de Fields (1988). Il ressort des analyses que différents moyens ont permis d'accentuer le sentiment de proximité entre la célébrité et son public, dans le but d'augmenter l'adhésion au message. L'utilisation du pronom « On », l'emploi de formules narratives et l'intimité qui se dégage des vidéos informatives vont en ce sens.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 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) | 0,013 | 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 ».