Attention médiatique et politique du développement durable à Montréal, 1987-2009
Bibliographic record
Abstract
Pour devenir un véritable projet de société, le développement durable (DD) doit s’appuyer sur l’effort collectif de tous les acteurs de la société impliqués dans le développement socioterritorial. Il est donc essentiel que ceux-ci maîtrisent l’ensemble des contours du concept. Contribuant à la formation de l’opinion des citoyen(ne)s et des décideurs, les médias de masse jouent un rôle particulier à cet égard. De fait, de la manière dont les sphères médiatique et politique interprètent, s’approprient et portent le discours du DD dépendent la qualité et la viabilité de son implantation. À travers les approches quantitative et qualitative des cycles d’attention médiatique et de l’analyse comparative de contenus, cet article étudie la résonnance médiatique et politique du DD à Montréal entre 1987 et 2009. Au terme de la recherche, les résultats démontrent la possibilité d’un effet structurant duPremier plan stratégique de développement durable de la collectivité montréalaise (2005-2009)sur les cycles d’attention médiatique du DD. Ils révèlent aussi que le Plan et la presse écrite montréalaise n’insistent pas sur les mêmes dimensions du DD, même si leurs interprétations respectives ont tendance à converger davantage à partir des années 2000.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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 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".