L'analyse automatisée du ton médiatique : construction et utilisation de la version française du<i>Lexicoder Sentiment Dictionary</i>
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article introduit un nouveau dictionnaire permettant l'analyse automatisée du ton des médias francophones, que nous avons appelé Lexicoder Sentiment Dictionnaire Français ( LSDFr ) en référence au lexique anglophone de Young et Soroka (2012), Lexicoder Sentiment Dictionary ( LSD ) à partir duquel le LSDFr a été construit. Une fois construit, nous comparons le LSDFr au seul autre dictionnaire francophone existant de ce genre, Linguistic Inquiry and Word Count ( LIWC ). Nous testons ensuite la validité interne du LSDFr en le comparant avec un corpus de textes codés manuellement. Nous testons enfin la validité externe du LSDFr en mesurant jusqu'où le ton médiatique, calculé à l'aide de notre dictionnaire, prédit les intentions de vote des Québécois lors des quatre dernières campagnes électorales. En développant cet outil, notre objectif est de permettre à d'autres chercheurs d'effectuer des analyses médiatiques dans un corpus de textes comparables en 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.
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 | 0.006 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it