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Enregistrement W7037192613

Discours antiféministes en ligne : une analyse impliquée et performative des matériaux textuels tirés du Web social au Québec

2022· other· fr· W7037192613 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LignePerformative utteranceSocial life
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse doctorale, intitulée Discours antiféministes en ligne : une analyse impliquée et performative des matériaux textuels tirés du Web social au Québec, a pour objectif de cartographier des discours antiféministes diffusés sur le Web social au Québec en offrant une typologie originale. Dans un contexte socionumérique, cette thèse vise à concevoir comment les discours antiféministes peuvent être considérés ou non comme des violences faites aux femmes. S'intéressant à l'espace public numérique, l'analyse cible également comment les composantes structurantes des réseaux sociaux favorisent une telle prise de parole antiféministe. Au final, la thèse doctorale déploie les modalités de pouvoirs émanant des discours antiféministes partagés en ligne au Québec. L'étude repose sur une analyse de données impliquée et qualitative dont l'échantillonnage est tiré des réseaux sociaux au Québec entre les années 2014 et 2018. Deux catégorisations principales et originales ont été identifiées, soit les techniques de disqualification directes (injures objectivantes faites au corps, injures objectivantes faites à la sexualité, injures animalisantes et accusations de folie) et indirectes (accusation de misandrie, banalisation, caricature, accusation de radicalisme). Une variante de trois tons principaux (agressif, ironique et paternaliste) a été également ciblée. Les résultats de cette analyse doctorale permettent de cartographier les discours antiféministes en ligne, de concevoir le rôle des plateformes d'échange numérique dans la popularisation de ces propos, d'examiner la composante violente de cette rhétorique à travers des rapports de force qui s'en dégagent et d'approfondir la portée idéologique qui en découle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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