Bibliographic record
Abstract
La théorie démocratique fait une large place à l'information. Elle veut, en effet, qu'un public bien informé des enjeux et des candidats à une élection soit en meilleure position pour effectuer des décisions rationnelles. De nos jours, le public québécois reçoit sans doute plus d'informations que jamais auparavant et la masse de ces informations lui vient des médias. Cette croissance de la place des médias a eu des répercussions importantes sur l'étude des élections et des processus démocratiques en général. Un des courants les plus vivants d'études en communication et en analyse des politiques porte sur le rôle de la presse comme agent déterminant l'ordre du jour politique, c'est-à-dire ce dont les gouvernants et les gouvernés discuteront. L'hypothèse centrale prédit que les sujets sur lesquels les médias mettent l'accent seront ceux qui retiendront finalement l'attention du public. Les résultats d'études empiriques tendent à confirmer cette hypothèse. (KRAUS et DAVIS, 1976.) Il devient donc important d'étudier ce dont les médias nous entretiennent. On peut penser que ce rôle des médias est particulièrement important au moment où le citoyen doit prendre une décision immédiate, comme lors d'un référendum ou d'une élection. C'est d'ailleurs par les médias que les partis politiques tentent de faire connaître leur programme politique mais, comme une étude empirique de la campagne électorale de 1973 l'a bien montré, il y a une bonne différence entre les thèmes sur lesquels la presse met l'accent et ceux que les programmes des partis privilégient. (LATOUCHE, 1977: 12, tableau 5.) Il est bien possible cependant que ce soient les politiciens eux-mêmes qui centrent l'attention sur certains aspects de leur programme et que les médias ne soient que les relais de cette information. Quel que soit le rôle des médias dans la production de l'information, ce qui nous intéressera ici, c'est ce qu'ils diffusent.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.003 |
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".