Analyse des représentations et des enjeux de pouvoir produisant la personnalité publique politique célèbre au Québec : le cas de Justin Trudeau
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à comprendre comment, par la représentation de politiciens en tant que personnalités publiques « célèbres », se pose un ensemble d’enjeux de pouvoir. L’analyse de la récurrence et des particularités de ces représentations, qui circulent dans et à travers le discours, permet de mieux comprendre comment s’exerce le pouvoir par, entre autres, la naturalisation. Cette recherche s’appuie principalement sur les concepts de représentation proposé par Hall (1997) et de pouvoir élaboré par Foucault. Le cas de Justin Trudeau, objet d’un ensemble de discours de célébrité produits à travers le discours médiatique à l’occasion de la course à la chefferie du Parti libéral du Canada (PLC), constitue un terrain riche pour l’analyse. Dans un premier temps, les représentations existantes et en circulation dans des textes médiatiques portant et produisant diverses significations sont analysées discursivement. Dans un deuxième temps, l’analyse s’attarde aux savoirs que ces représentations participent à produire et aux effets de pouvoir qu’elles induisent. Il est alors possible de comprendre que les représentations dont fait l’objet le politicien célèbre d’aujourd’hui sont organisées par la filiation et que ce mode d’organisation procède à la fois de la biographisation et de l’hétéronormativité.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".