La guerre des salons : les stratégies publicitaires au référendum sur l’entente de Charlottetown
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à montrer que ce n’est donc pas tant l’argent qui explique le succès ou l’échec d’une option à un référendum, mais beaucoup plus le contenu de l’argumentaire soutenu par les camps en présence. L’efficacité de la communication politique dépend de l’adéquation du contenu à la réceptivité de l’électeur et au déroulement de la campagne. Cette thèse s’appuie sur une analyse des stratégies publicitaires pour le OUI et pour le NON où l’auteur aborde les questions : y a-t-il eu équilibre dans la diffusion des messages publicitaires du OUI et du NON? Quelle a été l’importance de la publicité fédérale? Y a-t-il eu intensification des campagnes publicitaires à l’approche du scrutin? Les campagnes publicitaires du OUI et du NON ont-elles varié selon la langue des auditoires? Qui ont été les principaux porte-parole des deux comités? Quels ont été les principaux arguments employés par les deux camps?
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".