Débats télévisés et évaluations des candidats: la représentation visuelle des politiciens canadiens agit-elle dans la formation des préférences des électeurs québécois?
Bibliographic record
Abstract
Résumé.L'apparence des politiciens, leur représentation visuelle pendant un débat télévisé a-t-elle un impact sur l'évaluation que font d'eux les électeurs? Le contexte d'écoute joue-t-il sur l'identification du gagnant de la confrontation? Le niveau de sophistication politique et la fermeté de l'identité partisane de l'électeur limitent-ils l'effet de la représentation visuelle des politiciens dans son évaluation de leurs performances oratoires? S'inspirant du débat théorique qui secoue la discipline depuis la diffusion du premier débat Kennedy-Nixon en 1960, cet article présente les données tirées d'une expérience menée auprès d'électeurs québécois lors de la diffusion du débat francophone de l'élection fédérale canadienne de 2000. L'analyse démontre que la représentation visuelle des politiciens et le contexte d'écoute du débat amènent les participants à évaluer différemment la performance des politiciens et agissent également sur la capacité des électeurs à identifier clairement le vainqueur du débat télévisé. Les données indiquent de plus que la fermeté de l'identité partisane agit comme rempart aux effets de la représentation visuelle sur l'évaluation des politiciens par les téléspectateurs, alors que le niveau de sophistication des électeurs, contrairement aux attentes théoriques, ne joue pas ce rôle. Tout comme le contenu de leurs interventions verbales, les composantes de la représentation visuelle des acteurs politiques représentent des pistes d'information qui alimentent également la réflexion des électeurs lors de l'écoute d'un débat télévisé. Abstract.Does a politician's appearance, visual representation, during a televised debate influence voters' evaluations of her performance? Does the listening context of the debate impact a voter's capacity to identify a clear winner? Are political sophistication and partisanship strong barriers to the potential effects of politicians' images on voters' evaluations of their performance? Adding a Canadian perspective to the ongoing theoretical debate on the actual impact of leaders' visual representation in televised debates on voter preferences, launched in 1960 by preliminary assesments of the first Kennedy-Nixon debate, this article presents data collected during an experiment conducted with a sample of Québec voters during the broadcast of the French language leaders' debate of the 2000 Canadian federal election. The study shows that the leaders' visual representation during the debate and the listening context of the event bring voters to evaluate politicians participating in the broadcast differently and play on voters' capacity to easily identify a clear winner of the televised confrontation. Furthermore, our analysis indicates that partisanship is a strong barrier to the effect of visual representation in voters' evaluations of the leaders but that political sophistication, contrary to theoretical expectations, is not. Like verbal arguments brought forward by the politicians in a televised debate, their visual representation also carries information cues that help define voters' evaluations of the leaders participating in the broadcast.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".