Santé et médias : modélisation du processus décisionnel
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".