La Belgique dans les épisodes de séries françaises coproduits avec la RTBF : de l’Atomium au conflit linguistique
Bibliographic record
Abstract
Les récits populaires véhiculent des représentations, que certains considèrent comme figées. Les séries télévisées n’échappent pas à la règle. Cela permet de les analyser sous un angle sociologique et de vérifier ce qu’elles disent du monde. Dans ce numéro consacré aux Francophones, l’article vérifie le portrait qui est produit des Belges et de la Belgique dans les séries françaises. Le corpus sélectionné est composé de seize épisodes co-produits entre les deux pays et se déroulent exceptionnellement en Belgique. L’analyse de contenu est inductive et tente de repérer les traits présents dans les récits sans avoir au préalable établi de liste de stéréotypes sur les Belges. Les lieux représentés, les milieux, les personnages intervenant dans les récits, les intrigues et les thèmes abordés, les traits typiques utilisés dans les intrigues et les séquences où la Belgique ou les Belges étaient explicitement discutés ont retenu l’attention. L’analyse est précédée d’un état de l’art où les notions de représentations sociales, de stéréotypes nationaux sont précisées ainsi que les liens qu’elles entretiennent avec le média télévision. L’article montre que les stéréotypes sur les Belges sont présents dans les épisodes, mais peut-être pas autant qu’on aurait pu l’attendre. Les récits donnent à voir des représentations consensuelles de la Belgique, tout en permettant une certaine évolution des images (notamment celles liées au conflit linguistique). Les traits typiques utilisés montrent les deux pays sont proches (ce qui expliquent peut-être que les stéréotypes relèvent du détail), mais que le voyage en Belgique révèle malgré tout un certain exotisme. Enfin, il apparaît que les clichés employés se veulent surtout lisibles pour les Français.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".