Discours prométhéen sur les réseaux sociaux numériques : le cas de François Legault sur Instagram.
Notice bibliographique
Résumé
Alors que les recherches en linguistique sur le discours environnemental et écologique se sont multipliées, cet article propose d’en élargir la portée, en analysant la communication effectuée sur les réseaux sociaux numériques d’un politicien francophone, François Legault, premier ministre du Québec. Si l’écologie politique est devenue un sujet systématiquement abordé par les politiciens et les médias depuis les années 2010, il reste intéressant de percevoir à quels imaginaires sociodiscursifs de l’environnement et à quelles émotions les énonciateurs ont recours lorsqu’ils visent la captation de leur public. Cette contribution permet de voir en quoi le discours d’un politicien nord-américain, en 2019 sur Instagram, se sert d’imaginaires mécanistes et d’émotions positives, par le biais d’images et de textes, pour prôner l’articulation de la croissance économique à la transition écologique. Pour ce faire, on met à l’épreuve ici la typologie de discours sur l’environnement de John S. Dryzek et l’outillage de l’Analyse du discours à la française et de l’argumentation.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».