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Record W2795674616 · doi:10.7202/1044113ar

Quand des adolescents font une vidéo sur la cyberintimidation : une action citoyenne ?1

2018· article· fr· W2795674616 on OpenAlexaffvenue
Mathieu Bégin

Bibliographic record

VenueLien social et Politiques · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSocial Representations and Identity
Canadian institutionsUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche présentée s’intéresse au problème de la cyberintimidation. Elle souhaite apporter une réponse à la question suivante : dans quelle mesure, chez les adolescents, la publication dans les médias sociaux d’une vidéo sur la cyberintimidation constitue-t-elle une action citoyenne ? En nous fondant sur la pensée du philosophe Habermas, nous définissions une action citoyenne comme un acte situé dans un contexte sociohistorique donné, qui entend répondre à un problème social précis, par la mobilisation de connaissances et de moyens techniques, et dont la finalité première doit être la transformation de la société. Trois entrevues individuelles et 14 groupes de discussion avec 75 adolescents fréquentant une maison de jeunes ont été menés. Leur analyse a permis de constater que les adolescents ne font pas de la transformation de la société une priorité lorsqu’ils produisent des vidéos sur une thématique sociale comme la cyberintimidation et qu’ils accordent peu d’importance à la nécessité de documenter le discours contenu dans leurs vidéos. Leurs productions vidéos ne peuvent donc pas être considérées comme des actions citoyennes au sens strict. Les résultats montrent aussi que les adolescents sont attirés par l’appropriation des langages et techniques vidéographiques et par la reconnaissance publique. Des priorités éducatives fondées sur ces constats sont proposées. Il est notamment suggéré d’intégrer des notions de base de psychologie sociale à tout enseignement relatif aux médias, puisque les adolescents tendent à penser que toute communication de masse ciblant une large population peut se traduire par un changement social rapide et à grande échelle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0050.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

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.

Opus teacher head0.078
GPT teacher head0.423
Teacher spread0.344 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes2
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