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Enregistrement W3168543941 · doi:10.7202/1076698ar

À bien y penser : l’effet du visionnement répété de vidéos sur l’opinion relativement à une intervention policière controversée

2021· article· fr· W3168543941 sur OpenAlexaffvenue
Rémi Boivin, Annie Gendron

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La multiplication des appareils captant des images de la vie quotidienne permet maintenant de visionner et revisionner ce dont on n’entendait que parler par le passé. L’intervention policière est un bon exemple : lorsque disponible, l’enregistrement des interventions controversées est présenté à répétition, scruté à la loupe et commenté par une foule nombreuse et diverse. Une recherche exhaustive n’a toutefois pas permis de trouver d’études empiriques portant spécifiquement sur l’effet du visionnement répété sur l’opinion relativement à une intervention policière. Se basant sur la recherche existante sur d’autres objets, le présent article vise à tester l’effet du visionnement répété sur l’opinion quant à une intervention policière avec emploi de la force, le genre d’enregistrement susceptible d’attirer l’attention des médias et donc d’être vu par le grand public, et de générer des commentaires polarisés et polarisants. Deux enregistrements ont été présentés deux fois à 78 étudiants universitaires, à une semaine d’intervalle, de façon que leurs réponses puissent être liées. Les résultats laissent fortement entendre que le visionnement répété d’une vidéo a un effet sur l’opinion qu’on s’en fait : les participants avaient une opinion plus favorable envers l’intervention à la suite du deuxième visionnement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,311
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,132 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
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