Bibliographic record
Abstract
Résumé Contre les approches réalistes et nominalistes , qui ont en commun d’oublier que ce n’est pas à l’analyste de dire ce qu’est et ce que n’est pas un événement, cet article s’attache à montrer que la définition de l’événement est précisément l’enjeu d’une lutte, et que c’est cette lutte qu’il importe de prendre pour objet. Le travail scientifique en la matière consiste alors à prendre en compte l’ensemble des acteurs sociaux qui sont en lutte pour imposer une certaine idée de ce qu’est censé être un événement. En l’occurrence, la notion d’événement est devenue fortement dépendante de l’industrie des médias ; elle est inhérente au fonctionnement même des salles de rédaction au point qu’on ne sait plus très bien si la presse « met en une » les événements qui existent indépendamment des journalistes ou si c’est le fait d’être mis en une qui contribue à faire ce qu’on appelle un événement. Les journalistes en effet ne sont pas de simples intermédiaires se bornant à diffuser et à commenter des événements qui existeraient en soi, en dehors d’eux, et qui seraient aisément saisissables. Ils ont leur propre conception de l’événement qui n’est pas celle de l’historien, de l’homme politique ou du citoyen ordinaire. Ils sont de plus soumis à la pression de ceux qui, parce qu’ils estiment que c’est leur intérêt, veulent que l’on parle d’eux dans les médias, et tentent, avec l’aide de conseillers en communication, de « faire événement ». Cela signifie qu’un journaliste, ou même un journal, ne peuvent pas décider à eux seuls de ce qui doit être considéré comme un « événement » : chacun, dans le champ journalistique, y contribue seulement à la mesure de la position qu’il occupe dans cet espace. Analysant de près comment ont été « faits » plusieurs événements médiatiques récents (campagne contre l’insécurité routière de 2003, l’affaire du RER D en 2004, notamment), cette étude démontre ainsi combien l’événement est le fait d’une construction collective qu’il faut rendre à ses logiques sociales.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.070 | 0.011 |
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".