Science virale : comment la COVID-19 a changé la représentation médiatique de la science
Notice bibliographique
Résumé
[French]La représentation médiatique de la science a peu évolué au cours des dernières décennies, en dépit de nombreux appels pour l’enrichir. Le choc énorme causé par la pandémie de COVID-19 a modifié la représentation médiatique de la science. Notre analyse computationnelle de deux grands corpus (articles d’actualité et publications Facebook) provenant de médias d’information francophones du Canada caractérise et quantifie ces modifications. La science a été plus présente dans les médias. Elle a généré plus d’interactions du public. Elle a été plus associée à la régulation politique et plus explicitement incertaine. Nous mesurons un déplacement de 20 à 25 % sur ces variables.[English]Media representation of science has changed little in past decades, despite numerous calls to enrich it. The shock caused by the COVID-19 pandemic has changed the media representation of science. Our computational analysis of two large corpora (news articles and Facebook posts) from French-language news media in Canada characterizes and quantifies these changes. Science has been more present in the media. It has generated more public interaction. It has been more associated with political regulation and more explicitly uncertain. We measure a 20-25 % shift on these variables.
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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».