Les médias pour les minorités comme objet de recherche : questions théoriques et méthodologiques
Bibliographic record
Abstract
L’article se propose d’analyser quelques questions d’ordre théorique et méthodologique qui se posent lorsqu’il s’agit d’étudier les médias pour les minorités. Dans le domaine des sciences de l’information et de la communication, ce champ de recherches est d’un intérêt relativement récent, l’essentiel des travaux ayant principalement porté sur les fameux mass media dont l’une des caractéristiques majeures était de s’adresser au plus grand nombre. Ainsi, de par sa nouveauté, les médias pour les minorités en tant qu’objet d’étude obligent d’une part à définir précisément des notions éminemment floues ou alors traversées par le sens commun. Cela concerne tout autant la définition du terme minorité ou de l’expression médias minoritaires que la mise en débat critique de la question des sources dont on peut disposer, ou encore du contexte sociopolitique particulier d’où émergent les revendications minoritaires. D’autre part, les médias pour les minorités ont leur propre spécificité, supposant par là même une réflexion épistémologique sur les concepts nécessaires pour problématiser les enjeux sociopolitiques de l’arrivée de revendications minoritaires dans l’espace public (les débats autour du multiculturalisme, de la citoyenneté, de la construction identitaire, etc.) ainsi que la pertinence de la création d’un champ de recherche à part entière consacré aux thématiques liées aux médias pour les minorités.
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 | 0.100 | 0.173 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.044 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.036 |
| Open science | 0.005 | 0.010 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".