YouTube et la cohésion sociale au sein des diasporas africaines Cas des communautés camerounaises et congolaises de Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Dans cette étude, nous avons évalué la perception de l'influence des réseaux sociaux sur la \ncohésion sociale. Nous nous sommes concentrés sur les communautés virtuelles formées \npar les diasporas congolaises et camerounaises de Toronto, qui se rassemblent autour des \nchaines YouTube d'information politique. Nous avons examiné comment l'utilisation de \ncette plateforme vidéo affecte les interactions, le partage d'informations et les valeurs \nculturelles au sein de ces communautés, ainsi que leur cohésion en tant que groupe social. \nNous avons également examiné l’influence de l'âge, de l’éducation et de la durée de \nrésidence sur l’utilisation de YouTube et la cohésion sociale. Nous avons cherché à \ncomprendre comment les membres des communautés perçoivent les émissions politiques \ndiffusées sur YouTube et leur impact sur la cohésion sociale. \nNos résultats n'ont pas révélé de corrélation entre l'utilisation personnelle de YouTube et \nl'opinion générale sur l'impact des émissions politiques diffusées sur cette plateforme. Nous \navons constaté la complexité de la relation entre les émissions politiques sur YouTube et \nla perception de la cohésion sociale. \nD'après l’opinion des enquêtés, la cohésion sociale est peu liée aux émissions politiques \nsur YouTube. Nous avons également constaté que, pour les communautés diasporiques, \nYouTube remplit trois fonctions : informer, divertir et servir de prolongement de la vie \nculturelle et sociale du pays d'origine. \nEn ce qui concerne l’utilisation de la plateforme, les deux groupes exploitent YouTube \npour maintenir des liens sociaux, se divertir et s'informer. Cependant, ils ne l'utilisent pas \nde manière intensive pour diffuser des messages ou produire du contenu.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».