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Enregistrement W7054460329

Analyse critique du discours en ligne sur les dénonciations de violences à caractère sexuel : le cas de la liste de potentiels agresseurs, Dis son nom

2023· other· fr· W7054460329 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Frequency and Time Standards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)EthnographyGender identitySexual abuse
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les fils de commentaires sur Facebook permettent aux internautes de s’exprimer sur différents enjeux. Dans le cadre de ce mémoire, les fils de commentaires sous des articles médiatiques provenant de trois journaux (Journal de Montréal, Le Devoir et La Presse) trainant de la liste de présumés agresseurs Dis son nom ont été analysés. À partir d’une analyse critique de discours, 201 commentaires en réaction à 13 articles médiatiques ont été étudiés afin de répondre à la question de recherche suivante : « Quelles sont les représentations dominantes des dénonciations de violences à caractère sexuel sur les réseaux sociaux dans les commentaires Facebook en réaction aux publications d’articles médiatiques concernant la liste de potentiels agresseurs Dis son nom ? ». De ce fait, l’analyse critique de discours a permis l’étude des représentations dominantes au sein des commentaires Facebook au sujet des dénonciations de violences sexuelles sur les réseaux sociaux. Les résultats de la recherche ont relevé que les discours ont des perspectives davantage négatives au sujet des dénonciations en ligne et que la majorité de ces commentaires ont été partagés par des internautes identifiés comme hommes. L’analyse a illustré que certains commentaires soulignent une transformation et une déconstruction des discours hégémoniques en matière de genre, en permettant notamment une prise de parole émancipatrice. Néanmoins, la plupart des commentaires reproduisent ces discours hégémoniques. L’analyse a également permis de saisir les rapports de pouvoir présents dans les discours, de relever les implicites, les non-dits et les paradoxes, en plus de certains stéréotypes de genre liés aux violences sexuelles au sein des commentaires.
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\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Dis son nom, Facebook, commentaire(s), réseaux sociaux, violences à caractère sexuel, violence(s) de genre, victime(s), #MoiAussi, culture du viol, Analyse critique de discours

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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