Bibliographic record
Abstract
Comment les leaders politiques préparent-ils leur image en prévision d’un débat télévisé ? Quel rôle jouent leurs conseillers dans cet exercice stratégique ? Quelle est l’importance de la communication non verbale dans la préparation de la performance télévisuelle du candidat. L’article répond à ces questions en étudiant le cas du débat télévisé francophone de l’élection fédérale canadienne en 2000. Deux préoccupations ancrent l’analyse. Premièrement, étudier le rôle des conseillers politiques et leur interaction avec les chefs de partis dans l’exercice de préparation au débat. Deuxièmement, porter une attention particulière à cette interaction dans l’ajustement des composantes de la représentation visuelle, de la communication non verbale des dirigeants politiques. Des entrevues menées auprès des principaux conseillers en communication des cinq leaders politiques ayant participé au débat de 2000 montrent que, au Canada, la préparation d’un débat, l’ajustement de l’image du candidat, ou l’élaboration stratégique de toute autre manifestation de communication politique se réalisent dans un contexte de collaboration et de discussion entre le chef du parti et les stratèges qui le conseillent.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".