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: <i>Le Devoir</i>, <i>La Presse</i>, <i>Le Journal de Québec</i>, <i>Le Journal de Montréal</i>, and <i>24 Heures</i>. 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».