Bibliographic record
Abstract
La plupart des études des diasporas soulignent le rôle de cohésion culturelle, sociale et souvent politique joué par les médias au sein de ces groupes établis à travers plusieurs espaces nationaux. Mais tous les médias dans la langue du groupe sont-ils pour autant des vecteurs de cohésion ? Le cas de la télévision satellite dans la communauté tibétaine de Dharamsala (Himachal Pradesh, Inde), où cette enquête ethnographique a été menée, est particulier, du fait que les Tibétains ont accès, depuis à peine une dizaine d’années, à une offre télévisuelle aussi foisonnante qu’idéologiquement variée. À la soixantaine de chaînes du bouquet de STAR, G et Sony TV s’ajoutent des médias diasporiques (deux programmes en tibétain réalisés soit à Dharamsala, soit à Washington) et des médias transnationaux (trois chaînes en tibétain et trois autres en chinois diffusées depuis le Tibet). Les observations révèlent que la consommation différentielle de ces médias met en lumière les fractures internes de la communauté, non seulement selon l’âge, mais aussi et surtout selon le parcours migratoire, plus ou moins ancien en Inde, des téléspectateurs. Par ailleurs, l’impact d’une exposition continue des exilés, très politisés, aux médias chinois est soit passé sous silence par les autorités, soit démenti par les spectateurs, au nom d’une rhétorique qui survalorise les contenus discursifs à la fois de l’identité tibétaine et du langage télévisuel. Or, celui-ci n’est pas qu’outil pédagogique, il est aussi machine à créer du désir, consommatoire ou affectif, deux dimensions pour l’instant négligées localement.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.008 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.010 |
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".