Guerre en Ukraine : évolution et adaptation des discours médiatiques en Chine
Notice bibliographique
Résumé
Dès le début du conflit, les discours sur la guerre en Ukraine sont devenus une arène politique pour la diplomatie chinoise et pour le pouvoir discursif de Pékin dans le monde. En élaborant son discours officiel sur le conflit, Pékin a dû calibrer ses communications en fonction de différents facteurs externes et internes, et mobiliser les différentes stratégies pour les promouvoir. Certes lié à la Russie après de nombreuses années de rapprochement économique et politique avec Moscou, le gouvernement chinois se devait de définir une position. Comment le discours chinois a-t-il cherché à préserver son partenaire russe, sachant qu’il n’y a pas d’alliance formelle entre Moscou et Pékin et que les relations économiques entre la Chine et les Occidentaux sont plus fortes qu’avec la Russie ? Cet article analyse l’évolution de discours médiatique chinois en réalisant une étude qualitative des publications de deux journaux chinois, le Huanqiu Shibao et le Caixin Zhoukan, ainsi qu’en analysant les publications des internautes et des experts chinois sur le site de microblogage Weibo. L’analyse, basée sur une approche qualitative, permet de souligner l’évolution notable du discours officiel chinois sur la guerre en Ukraine depuis le début de l’invasion russe. Cette évolution reflète à la fois la détermination de Pékin de préserver sa neutralité afin de réduire l’impact de la crise sur ses propres ambitions géopolitiques et ses perspectives économiques, et le changement du contexte international entourant la guerre suite à son escalade dans l’espace et dans le temps.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».