Comment les médias couvrent-ils les causes de justice? : l'affaire Guy Turcotte sous la loupe
Bibliographic record
Abstract
Les médias n’offrent pas une réflexion objective des évènements et de la société. Ils emploient plutôt des cadres afin de construire la nouvelle. Les journaux suivent un style de contenu axé sur le marché, ce qui résulte entre autres en la construction d’une « histoire » pouvant mieux rejoindre leurs lectorats. Bien que des études sur la représentation des crimes et criminels dans les médias soient nombreuses, celles portant sur la représentation du système judiciaire sont plutôt rares. Ce mémoire cherche à comprendre comment les médias ont présenté le système judiciaire lors des procédures intentées contre Guy Turcotte, un procès durant lequel le système judiciaire a été fortement discuté et critiqué. Cette affaire judiciaire a été reprise par plusieurs politiciens pour proposer des réformes populistes misant sur des modifications de notre système de justice ou visant une plus grande sévérité face à ce type de crime. Le présent mémoire cherche à vérifier si les médias ont contribué à ce populisme pénal en utilisant des stratégies populistes lors de la présentation de l’affaire judiciaire. De manière plus précise, le mémoire décrit comment les aspects judiciaires et légaux sont représentés dans les médias, et ce, grâce à des analyses quantitatives et qualitatives effectuées sur 239 articles publiés entre 2009 et 2012 dans le Journal de Montréal (JM) et La Presse (LP). Ces journaux sont reconnus pour avoir des lignes éditoriales différentes et un lectorat distinct. Le mémoire analyse le contenu des articles de journaux et cherche à différencier les stratégies de présentation utilisées par les médias selon la période judiciaire (avant, pendant ou après procès) et le type de journal. Le contenu des articles est analysé à travers le prisme des théories sur les stratégies de populisme pénal retrouvées dans les discours politiques. Ces analyses mettent en lumière la présence de stratégies telles que l’emploi d’émotion, les simplifications excessives, le discrédit des experts et la polarisation, lesquelles sont davantage mises de l’avant dans le Journal de Montréal et en l’absence de nouvelles informations (durant la période après le procès). Les analyses révèlent également que les médias ont parfois recours à des stratégies que l’on qualifie d’anti-populistes, comme ce fut le cas pour La Presse, qui a proposé une couverture médiatique de cette affaire qui rompt avec plusieurs des stratégies associées au populisme pénal.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".