Usages des médias sociaux et pratiques informationnelles des jeunes Québécois : le cas de Facebook pendant la grève étudiante de 2012
Bibliographic record
Abstract
Le printemps 2012 a été marqué par une crise sociale majeure au Québec, suscitée par le conflit autour de la hausse des droits de scolarité. Divers observateurs ont suggéré que les plateformes du Web 2.0, également appelées « médias sociaux », auraient joué un rôle de premier plan dans cette crise. Facebook et Twitter, notamment, constituent une source et un outil de partage d’informations qui, sans remplacer les médias de masse, pourraient avoir contribué à transformer la façon dont les individus s’informent, discutent et se forgent une opinion. Cet article entreprend de documenter ces pratiques informationnelles émergentes selon une approche sociographique afin de mieux les comprendre et de déterminer dans quelle mesure elles sont circonstancielles ou bien révélatrices d’une évolution plus profonde. L’enquête repose sur une approche hybride, s’appuyant sur une série d’entretiens qualitatifs approfondis, menés auprès d’une trentaine de jeunes (étudiants et non-étudiants) âgés entre 18 et 25 ans durant la crise, combinés à la « visite commentée » des traces d’activité archivées dans leur historique Facebook. Cette étude a permis de montrer qu’en dépit de certains traits récurrents, les usages et représentations de la plateforme sont loin d’être homogènes au sein de ce groupe d’âge et reflètent les clivages sociaux qui continuent de traverser le Québec.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".