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Record W2045802395 · doi:10.4074/s0336150009001021

Santé et médias : modélisation du processus décisionnel

2009· article· fr· W2045802395 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueCommunication & langages · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration PubliqueUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé La communication touchant la santé publique peut être envisagée dans les entreprises de presse selon un processus décisionnel où s’établit une dynamique d’interinfluence menant à la définition des contenus d’information. En tentant de comprendre comment s’effectue le cheminement décisionnel vers l’élaboration du traitement médiatique des thématiques liées à la santé, la recherche présentée dans cet article met à jour certains jeux de négociation en fonction des motivations qui animent les professionnels des médias qui ont à prendre la décision de traiter ou de rejeter certains sujets liés à la santé. Les résultats de cette recherche contribuent à documenter les points nodaux dans la structure médiatique où s’effectuent les prises de décision, selon un modèle de structure matricielle multipaliers prenant en compte la charge socio-politique du sujet à traiter et l’identité de la source. Ainsi, dans les médias québécois, les professionnels des médias développent des relations de travail qui illustrent une certaine porosité entre pouvoir de recommandation et pouvoir de décision finale.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.943
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.078
GPT teacher head0.342
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it