Traduction des discours sur l’islam dans la presse de France et d’Espagne
Bibliographic record
Abstract
De nos jours la presse écrite, ancrée dans les flux transnationaux d’information, véhicule une image de l’Autre intentionnelle. Chaque publication doit interpréter et calibrer les données qui lui parviennent conformément à un code déontologique et à une position idéologique, c’est-à-dire transposer et adapter. Dans le cas des reprises d’information entre deux pays limitrophes comme la France et l’Espagne, les différences qu’affiche une même nouvelle sont sensibles. Les constituants qui la définissent dans ce contexte géopolitique précis dépendent largement de l’importance que l’on a décidé d’accorder à la nouvelle, de conventions culturelles dont l’influence s’étend aux usages sémantiques en vigueur, au non-dit et au sous-entendu. Sa traduction relève de même du degré de négociation et d’adaptation/manipulation nécessaires dans la langue cible. Cette étude de la perception de l’Autre centrée sur le thème islamique, sujet de grande actualité dans la politique européenne, s’appuie sur un corpus de journaux/revues français et espagnols qui balaient l’année 2010.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".