Le rôle des TIC dans les mouvements contestataires tunisien et égyptien : une revue de la littérature
Bibliographic record
Abstract
Les TIC ont apporté des changements considérables au niveau des États et des populations ces dernières années. En effet, ces moyens de communication ont joué un rôle considéré comme crucial dans les changements sociaux et politiques dans certains pays. Citoyens, organisations, syndicats ont pu grâce à ces nouvelles technologies communiquer, coordonner, mobiliser, exprimer leurs points de vue, leurs opinions, leurs positions et dénoncer des injustices auxquelles ils sont confrontés. Notre article présente une revue de la littérature sur le rôle des médias sociaux durant les événements du printemps arabe, particulièrement en Tunisie et en Égypte où l’usage de ces nouvelles technologies était abondant. Une vision assez critique a été adoptée. Nous commencerons notre article par la présentation l’aspect communicationnel des mouvements sociaux. Nous analyserons par la suite les mouvements sociaux en ligne, les nouvelles formes de militantisme et nous verrons comment se développe l’architecture de la cyber contestation. Suivra ensuite l’étude du modèle de Granovetter adapté aux événements du printemps arabe. Enfin, nous analyserons le rôle des médias sociaux durant ces soulèvements et finirons notre article par une discussion assez critique des différents travaux réalisés.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".