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Enregistrement W6981587260

En quoi la politique des quotas de diffusion d'une chaîne publique influence-t-elle sa programmation "fiction" ?

2017· dissertation· fr· W6981587260 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ConcurrencePoliticsDiffusion of innovations
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La problématique de ce mémoire est la suivante : « en quoi la politique des quotas de diffusion imposée à une chaîne publique influence la programmation “fiction” de celle-ci ?». Pour répondre à cette problématique, nous avons réalisé une analyse comparative entre la programmation « fiction » de deux chaînes publiques : La Une et ICI Radio-Canada. Dans un premier temps, nous avons constaté qu’ICI Radio-Canada est soumise à un quota de diffusion de contenus nationaux alors que La Une doit respecter un quota de contenus européens, mais aucun quota de diffusion lié aux contenus nationaux. A la suite de cela, nous avons émis l’hypothèse que l’absence de quota de diffusions de contenus nationaux favorise la diffusion de programmes étrangers. Pour vérifier l’hypothèse et apporter des éléments de réponse à notre problématique, nous avons mis en place une analyse de la programmation «fiction » de ces deux chaînes. Les résultats statistiques obtenus nous ont permis de confirmer notre hypothèse et de fournir deux éléments de réponse par rapport à notre problématique. Tout d’abord, la politique des quotas de diffusion influence l’origine des programmes de fiction de la chaîne. Ensuite, la politique des quotas de diffusion joue également un rôle sur la durée des programmes de fiction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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