Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur un genre particulier de débats en vogue dans les médias électroniques : les débats-spectacle. Bien qu’ils affichent une prétention civique d’intérêt général, ces débats visent avant tout à divertir et à fidéliser des auditeurs et téléspectateurs considérés comme des consommateurs d’information. À ce titre, les débats-spectacle satisfont la visée commerciale des médias d’information qui prime de plus sur la visée civique consistant à faire réfléchir, voire à éduquer, des auditeurs et téléspectateurs considérés comme des citoyens. À partir d’une étude de cas emblématique du genre (l’émission télédiffusée française : Du fer dans les épinards), l’attention est portée sur les comportements et le discours de l’animateur vedette avec l’hypothèse que ceux-ci fonctionnent comme l’un des révélateurs du fonctionnement et de l’évolution des pratiques médiatiques de débats et de leurs enjeux.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".