Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse un mouvement émergent composé d’un groupe d’acteurs (musiciens, adeptes, journalistes, promoteurs) qui proposent une nouvelle forme d’imaginaire collectif grâce à l’utilisation de médias sociaux (Facebook, Tumblr, Twitter, Instagram), de réseaux de partage et de diffusion (Bandcamp, Mediafire, Dropbox) et d’autres plateformes mixtes multifonctionnelles (Mixcloud, SoundCloud, YouTube, Vimeo). Le Piu Piu, mouvement basé à Montréal, représente une vague régionale de musique électronique post-rap, une nouvelle forme de hip hop instrumental, appartenant à une scène mondiale appelée « beat ». Nous nous intéressons au discours nationaliste et à l’idée de nation, souvent associés au hip hop. Nous croyons que ce discours nationaliste ne cadre plus avec les imaginaires collectifs créés par ceux et celles qui s’identifient au Piu Piu. L’un des facteurs encourageant une reconfiguration de l’imaginaire collectif du Piu Piu repose sur l’appropriation par ses acteurs des nouveaux médias et de leurs codes particuliers. En un clic de souris, ils modèlent, remodèlent, puis démantèlent leur réseau pour ainsi créer de nouvelles chaînes identitaires.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.006 |
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".