L'élection du 83e gouverneur de la Géorgie : un portrait de la campagne publicitaire de Brian Kemp, un « conservateur politiquement incorrect »
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les résultats d’une analyse de contenu que nous avons réalisée sur un corpus qui se compose de 23 publicités électorales diffusées par Brian Kemp, le candidat républicain au poste de gouverneur de l’État de la Géorgie, lors des élections américaines de mi-mandat de 2018. Notre analyse démontre, tout d’abord, que 61 % des publicités électorales de Brian Kemp sont négatives, ce qui signifie qu’elles servent principalement à critiquer ou à attaquer les positions de l’adversaire sur les enjeux ou ses traits de personnalité. Notre étude démontre ensuite que la campagne publicitaire de Brian Kemp s’est transformée entre la primaire républicaine et l’élection générale. En effet, les publicités humoristiques et imagées diffusées durant la primaire ont fait place à des publicités très négatives visant à dénigrer la candidate démocrate au poste de gouverneur, Stacey Abrams. Pour ce faire, les publicités négatives de Brian Kemp mettent en oeuvre des techniques de production et des stratégies, comme l’appel à la peur ou l’étiquetage.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».