Le loisir sérieux du streaming Twitch au Québec : construction des capitaux communautaires dans le divertissement web
Notice bibliographique
Résumé
La recherche sur les loisirs sérieux dans le monde du divertissement web a fait l’objet de nombreux articles sans pour autant faire de parallèles conceptuels explicites. Les acteurs sociaux cherchent habituellement un équilibre durable entre activité professionnelle et loisir dilettante. Il existe une part de ces individus qui s’investissent sérieusement dans une activité ludique sans devenir professionnels. Notre recherche veut s’intéresser à ces individus en comprenant comment ces acteurs se démarquent sérieusement sans s’apparenter aux dilettantes et sans égaler le niveau des professionnels. Nous comprenons au travers de cette étude qu’il existe de multiples profils autour de 5 dimensions sérieuses. En effet, chaque participant interrogé s’identifie ou explique la raison pour laquelle chaque dimension lui semble plus logique qu’une autre. En parallèle, l’application de ces dimensions fait intervenir l’apparition des ressources sous forme de capitaux. Si l’agencement de toutes les dimensions peut créer des opportunités capitalistiques sérieuses ou professionnelles, notre étude montre qu’un acteur usant de loisir sérieux ne génère habituellement pas de capitaux substantiels permettant des transitions de carrière. En revanche, il peut espérer tirer des capitaux communautaires grâce aux fruits de ses efforts. Ses capitaux communautaires sont représentés par un rassemblement de spectateurs regardant son contenu, discutant avec lui et versant occasionnellement des compensations monétaires. Au terme de cette recherche, nous souhaitons montrer les motivations derrière les activités du loisir sérieux sur une plateforme participative tout en nous questionnant sur la place du streaming au Québec. Étant placés entre l’enclume et le marteau d’une majorité anglophone dans une petite région francophone, nous élaborons la conclusion que les streamers sérieux du Québec se munissent de dimensions sérieuses afin de contourner ce problème d’un public minoritairement francophone.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».