« Démasquez nos téléspectateurs/Nos téléspectateurs démasqués »
Bibliographic record
Abstract
Les masques faciaux sont des artefacts culturels bien connus dans les cultures autochtones du Canada et ils ont été collectés et exposés dans les musées, en plus de servir de matériau de recherche. Ces masques sont en général interprétés par les chercheurs comme une technique de transformation de l’identité, soit par la modification de la représentation, soit par une extinction temporaire de l’identité. Pendant plusieurs années, la chaîne de télévision des peuples autochtones (Aboriginal Peoples Television Network, APTN) a utilisé des masques dans un concours publicitaire pour remettre en question les stéréotypes au sujet des peuples autochtones au Canada et pour informer l’industrie de la télévision canadienne au sujet de ses téléspectateurs. Le concours « Démasquez nos téléspectateurs/Nos téléspectateurs démasqués » a spécifiquement été conçu pour informer et éduquer la communauté des médias, et plus spécifiquement celle des agents publicitaires, au sujet des publics d’APTN. Cet article vise à montrer comment ce concours a servi une fonction que l’anthropologue Arjun Appadurai appelle la « démocratie en profondeur ». Les pratiques de la démocratie en profondeur s’efforcent d’introduire ou de revivifier des principes démocratiques d’une manière qui « évoque les racines, l’ancrage, l’intimité, la proximité et la localisation ». De telles pratiques et la manière de les organiser, comme le fait APTN, sont considérées comme une extension des cultures des peuples autochtones.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".