Analyse du discours environnemental véhiculé par les influenceurs québécois
Notice bibliographique
Résumé
Il est important de mobiliser l’opinion publique, grâce à tous les outils de communication disponibles, sur l’importance d’agir pour limiter les effets de la crise environnementale. Les médias sociaux et les acteurs présents sur ceux-ci font partie de ces outils et, compte tenu de leur popularité croissante, doivent être utilisés pour sensibiliser la population. C’est pourquoi l’objectif de cet essai est d’analyser la teneur et de brosser le portrait des différents discours environnementaux tenus par des influenceurs québécois prônant le respect de l’environnement. Ce type de discours est généralement produit par des parties prenantes qui souhaitent contribuer à protéger l’environnement. Avec l’apparition des médias sociaux, les influenceurs arrivent plus récemment dans l’histoire et certains véhiculent des discours avec ce même objectif. Les influenceurs font partie des stratégies marketing de plusieurs compagnies et, ainsi, les objectifs de marketing et de sensibilisation à l’enjeu environnemental peuvent se côtoyer sur leur plateforme Instagram. Les mouvements environnementaux utilisent les médias sociaux dès leur apparition et, aujourd’hui plus que jamais, les influenceurs peuvent aider ces mouvements à atteindre une certaine notoriété. \nPour atteindre l’objectif de cet essai, une analyse de discours multiméthode, à la fois quantitative et qualitative, est effectuée. L’analyse porte sur un corpus composé de 269 discours produits par quatre influenceuses représentatives des influenceurs québécois. Les résultats montrent qu’environ 20 % des discours des influenceurs impliqués dans le mouvement environnemental abordent l’environnement, soit 55 publications Instagram du corpus. Une analyse plus spécifique de ces 55 publications montre que les textes des discours sont courts et non scientifiques. La problématique environnementale la plus abordée par les influenceurs québécois est les matières résiduelles et l’objectif le plus récurrent de ces discours est celui de faire connaître une compagnie. Finalement, l’analyse montre également que l’objet principal le plus fréquent des images du discours est l’influenceur. \nLes recommandations basées sur ces résultats s’adressent donc aux scientifiques en environnement, aux influenceurs et aux citoyens québécois. Les scientifiques doivent s’aider des influenceurs pour mobiliser l’opinion publique, mais les influenceurs doivent également s’aider des scientifiques en environnement pour élever la qualité de leur discours. De plus, les influenceurs doivent accorder une part plus importante à l’environnement sur leur plateforme s’ils veulent être des vecteurs de changements. Finalement, les citoyens québécois doivent s’assurer que l’information véhiculée par les influenceurs est véridique et ils peuvent eux-mêmes créer du contenu de qualité sur l’enjeu environnemental. L’aspect récent des phénomènes étudiés dans cet essai permet à de futures recherches de s’intéresser à l’évolution du portrait des discours environnementaux des influenceurs québécois.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».