Analyse discursive et approche inductive : Justin Trudeau et les enjeux de pouvoir produisant le politicien célèbre
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur la méthodologie utilisée dans le cadre d’un travail de recherche inspiré descultural studiesqui visait à comprendre comment, par la représentation du politicien québécois « célèbre », se pose un ensemble d’enjeux de pouvoir qui permettent l’existence et la circulation de certaines représentations particulières du politicien. Le cas de Justin Trudeau, fortement médiatisé lors de la course à la chefferie du Parti libéral du Canada, sert d’exemple pour illustrer le propos. Après une brève présentation des principaux concepts qui sous-tendent l’ensemble du projet de recherche, l’approche inductive utilisée pour mener une analyse discursive est détaillée et illustrée, de la collecte à l’analyse des données, en passant par les difficultés rencontrées et les stratégies mises en place pour permettre une meilleure appropriation de la démarche analytique. Les résultats, ponctués de rappels du rôle joué par le processus inductif dans leur élaboration, sont également présentés.
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 | 0.059 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.004 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".