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Enregistrement W4390641716 · doi:10.4000/communication.18251

De la médiatisation confinée des violences familiales

2023· article· fr· W4390641716 sur OpenAlexvenueno aff
Jaércio Da Silva, Cécile Méadel

Notice bibliographique

RevueCommunication · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pandémie de 2020 provoque une mobilisation des autorités publiques autour des violences domestiques, démultipliées par les différentes mesures sanitaires. La période étant marquée par la limitation de l’accès à l’espace public et des contacts physiques, il ne s’agit plus d’assurer uniquement le fonctionnement des mesures préexistantes, mais de mettre en place des outils en adéquation au contexte. Cette recherche s’intéresse à la médiatisation de cette question dans les médias audiovisuels généralistes, en partant de l’hypothèse que la pandémie crée une situation favorable à l’observation du débat public sur les violences domestiques en ce qu’elle déstabilise les ordres existants, les rapports de force, les autorités, les organisations, les croyances et les savoirs. Trois pistes d’analyse sont privilégiées pour examiner l’approche de la problématique dans les médias : a) les violences subies par les femmes sont-elles rapatriées au sein du foyer ? ; b) la parole experte reste-t-elle centrale pour toute la période ? ; c) quelle place y est accordée aux victimes ? D’un point de vue méthodologique, cet article s’appuie sur un corpus composé de 772 éléments de journaux télévisés des principales chaînes gratuites et du journal parlé de la principale station française (France Inter), diffusés entre le 1er mars et le 1er septembre 2020 ainsi que la même période en 2019 à des fins comparatives. Dans une démarche quanti-qualitative, a été élaborée une grille de codage qui a permis d’identifier la thématique, les catégories et les sujets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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