Comment les adolescents construisent leur identité avec Youtube et les médias sociaux
Bibliographic record
Abstract
YouTube est une mine d’or. Quels que soient vos intérêts, vos goûts musicaux, vos croyances religieuses, votre appartenance de genre, vos interrogations (culinaires, mécaniques, informatiques…), vos passions (pour un sport, un mouvement artistique…), vos attentes (se détendre, se divertir, s’instruire…), vous trouverez sur la plateforme de quoi satisfaire votre curiosité et votre appétit. Les adolescents sont de très grands consommateurs de YouTube, aujourd’hui site préféré des jeunes âgés de 14 à 18 ans. Ce qui est nouveau et particulièrement intéressant sociologiquement, c’est le fait qu’ils ne jouent pas seulement un rôle de spectateurs sur la plate-forme, mais sont aussi créateurs de contenus et de communautés. À partir des pratiques observées sur les médias sociaux et d’une enquête ethnographique menée sur YouTube en 2015 et 2016, nous proposons de poser un regard sociologique sur les pratiques culturelles adolescentes en ligne, en particulier sur la constitution des publics et des communautés, la création d’un sentiment d’appartenance identitaire commune et le besoin de reconnaissance sociale.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".