Culture québécoise et culture médiatique : analyse des discours sociaux à travers l'étude comparée des agendas de neuf médias québécois
Bibliographic record
Abstract
AvertissementL'auteur de ce mémoire ou de cette thèse a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire ou de sa thèse.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire ou cette thèse.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire ou de cette thèse requiert son autorisation. REMERCIEMENTSCette recherche a été menée dans le cadre d'une maîtrise en études québécoises.J'aimerais remercier M. Yvan Rousseau, mon directeur de recherche, pour l'intérêt qu'il a porté à ma démarche, pour ses précieux conseils et sa disponibilité.Merci de m'avoir laissé l'autonomie dont j'avais besoin, condition nécessaire à l'exercice de la créativité, tout en ayant été présent avec les bons mots, les bonnes paroles, les bonnes pistes, dans les moments plus ardus.Je voudrais aussi remercier le Centre d'études québécoises, et plus particulièrement M. Claude Bellavance, pour le soutien apporté et la patience dont ils ont fait preuve à mon égard.TI est toujours un peu malaisé de demander la collaboration d'un milieu sur lequel on entend poser un regard, tout en conservant une attitude critique.Merci aux directeursde l'information M. Guy Amio, Mme Claire Francoeur, M. Marcel
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
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".