Bibliographic record
Abstract
Cet article compare deux dispositifs de participation électronique à des débats télévisés – un anglais, un français – sous l’angle des usages de la parole profane. Ces dispositifs participent d’un « demotic turn » (Turner, 2010) plutôt que d’une démocratisation proprement dite. Par une approche ethnographique ainsi qu’analytique, nous mettons à l’épreuve l’hypothèse selon laquelle le débat télévisé Mots Croisés , traditionnellement construit sur un débat entre opinions « expertes », prolonge dans son dispositif électronique cette hiérarchie de la parole. Le caractère spectaculaire des usages de Twitter par les organisateurs de Mots Croisés et l’éclatement des opinions qui en découle apparaît nettement au miroir de l’émission britannique Question Time, dont la participation électronique du public s’effectue sur un canal séparé. Cette séparation des deux publics permet l’inclusion d’une parole profane plus libre et rebelle, au prix d’une rupture radicale entre ce dispositif et le déroulement télévisé de l’émission.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 teacher head, 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".