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Enregistrement W4387982634 · doi:10.3138/cjc-2023-0014-fr

Médiatiser la pandémie de COVID-19 : regards internationaux

2023· article· fr· W4387982634 sur OpenAlexaffvenue
Camila Moreira Cesar, Thierry Giasson, David Dumouchel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Communication · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis son déclenchement en 2020, la pandémie de COVID-19 bouleverse les modes de vie à travers le monde, se convertissant en un événement sanitaire, social et politique tout à la fois (Agartan, Cook, & Lin, 2020;Bobba & Hubé, 2021; Banque mondiale, 2020).Au cours des trois dernières années, nous avons dû apprendre à vivre dans un environnement reconfiguré par l'incertitude engendrée par l'irruption d'une crise de santé publique dont les répercussions se font sentir dans tous les domaines de la vie sociale.Dans un tel contexte, les flux d'information et de communication assument un rôle de premier plan dans l'établissement et la mise en visibilité des cadres d'interprétation du problème.Qu'ils soient issus d'espaces privés, publics ou institutionnels, ces contenus ont été des ressources incontournables pour que les citoyen.ne.s puissent faire face aux défis soulevés par une situation nouvelle et anxiogène.En ce sens, les pratiques informationnelles et communicationnelles participent à différents niveaux à la chaîne de médiations de l'ordre social en même temps qu'elles contribuent à sa « mise en tension » par le biais de processus de médiatisations de plus en plus complexes.Ces derniers sont rythmés par l'influence d'une « logique médiatique » (Esser & Strombäck, 2014) qui contribue au renouvellement des Cesar, Camila M reira, Giass n, Thierry, & Dum uchel, David.Médiatiser la pandémie de COVID-19 : regards internati naux.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,006

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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