Communication internationale, média diasporique en ligne et espace public en Afrique
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, la recherche en communication internationale a connu une certaine évolution qui en fait un champ moins centré sur la communication pour le développement et plus éclaté, traitant de plusieurs objets (couverture médiatique, technologie de l’information et de la communication, diversité culturelle, etc.) et de zones géographiques différentes. L’étude des médias diasporiques en ligne s’inscrit dans ces nouvelles perspectives de recherche que les chercheurs en communication internationale se doivent d’explorer. La présente étude a pour objectif d’identifier les motivations et d’analyser les stratégies utilisées par ces médias diasporiques en ligne pour influencer le traitement de l’information sur le continent africain. Une approche méthodologique qualitative basée sur des entretiens semi-directifs nous a permis d’obtenir des données intéressantes sur la volonté de certains membres de la diaspora africaine de disposer de médias en ligne pouvant participer, à travers leurs contenus, à favoriser un nouveau regard sur l’actualité sociopolitique du continent. Cette volonté répond plus spécifiquement à un sentiment de déficit de transparence dans la diffusion d’informations sociopolitiques relatives à leur sphère géographique d’origine.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".