La créativité des concepteurs-rédacteurs : publicité digitale et communication environnementale
Bibliographic record
Abstract
Malgré le nombre considérable de messages de communication persuasive, peu de recherches empiriques ont étudié les processus cognitifs sous-tendant leur création. Avec un cadre théorique associant modèles de créativité, cognition et représentations sociales, cette recherche qualitative exploratoire vise à mieux comprendre les processus de création de deux populations françaises différentes : les concepteurs de publicités sur Internet et ceux de messages de communication contre les risques environnementaux. Les résultats mettent en évidence certaines ressemblances et différences entre les deux populations au niveau des processus cognitifs de création et de la réflexivité métacognitive des acteurs. Les concepteurs de publicité par exemple, plus réflexifs, décrivent comment dans leur esprit ils « font dialoguer » les voix de cinq acteurs tout au long de la création. S’il existe deux sous-cultures avec des pratiques et des normes esthétiques et sémiotiques différentes dans chaque population, se retrouvent, chez tous, trois types de représentations sociales identiques et deux mêmes biais de surestimation : a) du pouvoir d’influence des messages conçus et b) de la « véracité » de leurs représentations sociales.
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 | 0.011 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".