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Enregistrement W7053330716

Une analyse des stratégies de marketing politique et de publicité d’attaque de la campagne permanente qui précède l'élection fédérale de 2025

2025· other· fr· W7053330716 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLe dépôt institutionnel (Université du Québec à Trois-Rivières) · 2025
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMagneto-Optical Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Context (archaeology)Perspective (graphical)Politics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire est consacré aux stratégies de marketing politique et de publicité politique négative de la campagne permanente qui précède l'élection fédérale canadienne de 2025.Nous nous concentrons en particulier sur les publicités politiques de Pierre Poilievre qui ont été mises en ligne sur sa page Instagram.Grâce à cette analyse, nous montrons comment ces stratégies sont conçues pour influencer l'opinion publique canadienne et discréditer ses adversaires, en particulier le Premier ministre Justin Trudeau et ses alliés, mais aussi comment Poilievre tente de se positionner comme le candidat capable de répondre aux besoins des Canadiens.Ce mémoire présente les concepts clés ainsi que la démarche que nous avons adoptée pour étudier les stratégies d'attaques.Il présente aussi les résultats que nous avons obtenus à l'issue de cette étude.Il vise à combler un vide sur ces nouvelles formes de marketing politique et de publicités négatives diffusées sur les plateformes socio-numériques.Nos travaux s'inscrivent dans la suite des recherches de Charles-Antoine Millette (2021), Lefébure (2020), Pinard & Lalancette (2014) ainsi que celles de Gerstlé (1989).Pour Lefébure (2020), la publicité politique négative est celle par laquelle un candidat politique émet des critiques ou des jugements pour discréditer un rival politique.Ce type de communication politique a émergé au cours de la campagne électorale canadienne de 2008 (Pinard & Lalancette, 2014).Dans la plupart des cas, au Canada, ces publicités s'adressent moins aux enjeux qu'aux attaques des adversaires, en contestant les promesses qu'ils ont faites durant leurs campagnes.Dans le même ordre d'idées, ces publicités véhiculent des attaques personnelles susceptibles de disloquer l'adversaire en soutenant son incompétence ou des faits d'absence d'ethos, iii tout en omettant des traits comme l'empathie ou le charisme.En outre, ces publicités déploient des stratégies visant à installer un sentiment de peur parmi les électeurs ou à associer des étiquettes péjoratives à leurs opposants, utilisant ainsi des mots, slogans ou qualificatifs à forte connotation négative pour les discréditer (Millette, 2021, p.1-2).Avec notre corpus composé de 100 publicités politiques négatives publiées entre mai et juin 2023, nous analysons les stratégies de Pierre Poilievre et mettons en lumière trois catégories d'attaques : critique des décisions politiques, dénigrement et ennemification.Nos résultats montrent que 61 % des messages se concentrent sur les décisions politiques du gouvernement Trudeau.Les publicités sont axées principalement sur les politiques économiques, environnementales et de sécurité sociale.De plus, 28 % des attaques relèvent du dénigrement, où Pierre Poilievre émet des attaques personnelles contre Trudeau et son gouvernement.Enfin, 11 % des critiques adoptent une stratégie d'ennemification, dans laquelle Poilievre formule des accusations et des insinuations sur la dangerosité de ses adversaires politiques.Dans ce contexte d'analyse, nous proposons également une réflexion sur la pertinence sociale et scientifique de notre étude en mettant en lumière les implications de ces stratégies pour la démocratie canadienne.En définitive, cette étude contribue à une meilleure compréhension du rôle de la publicité politique négative sur la vie politique au Canada, tout en soulignant l'importance croissante du marketing politique dans la stratégie de communication politique des partis.Table des matières Sommaire ......

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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