Climat sous tension, un « récit climatique » interactif engagé mêlant bande dessinée, audiovisuel et jeu
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des dispositifs communicationnels numériques développant de nouvelles formes de narrations interactives représente un enjeu de recherche pour comprendre les différentes stratégies mises en œuvre pour toucher les publics. L’objectif de cet article est d’analyser un discours audiovisuel hypertextualisé interactif exploitant plusieurs récits présentés sous forme de bandes dessinées numériques, représentant différentes tribunes d’experts au format audiovisuel et structurés de manière ludique : il s’agit de Climat sous tension, pensé et réalisé dans le contexte socio-politique de la COP21 en 2015 par TV5 Québec Canada et TV5 Monde. Trois angles d’analyse sont proposés : (i) l’un concernant la composition multimédiatique du discours, (ii) le deuxième s’intéressant à la dynamique interdiscursive existant entre les récits et les discours audiovisuels liés, (iii) et le dernier étudiant les procédés interlocutifs mis en place. L’objectif est de comprendre la dimension argumentative du discours, cherchant implicitement à convaincre le lecteur de lutter contre le réchauffement climatique.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".