La fabrique d’un héros déchu. Le Dr Arruda dans les médias québécois pendant la COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This research focuses on the process of heroization during epidemics. It analyzes the evolution of the media portrayal of Dr. Arruda, Quebec's former national director of public health, during the COVID-19 pandemic to identify the type of spokesperson valued and devalued at different moments during the virus outbreak. METHOD: We analyzed 728 articles published by five Quebec media outlets: Le Devoir, La Presse, Le Journal de Québec, Le Journal de Montréal, and 24 Heures. The data then underwent a rhetorical frame analysis, which identified fourteen heroization arguments and fourteen blame arguments, taking shape within four broader argumentative logics. RESULTS: Dr. Arruda was transformed into a fallen hero in a five-stage process: 1) heroization; 2) doubt; 3) accumulation of criticism; 4) minor acts of redemption; and 5) confirmation of the fallen hero status. The analysis illustrates the sinusoidal path during which Dr. Arruda was heroized and criticized several times over. It also shows how the same arguments were used at the beginning of the outbreak to heroize Dr. Arruda and, later, to criticize him. CONCLUSION: This research shows that media-exposed spokespeople must adapt to the public's changing needs relating to heroes. It also highlights the difficulty of occupying a highly visible position as public health director during a health crisis. Finally, this research draws insights on how to manage communications in times of health crises.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».