Écrire l’image du quotidien : les journaux filmés littéraires sur YouTube
Bibliographic record
Abstract
« Video on the web today is in a similar position to writing on the web in the mid 90s »1 Introduction Les journaux filmés ou vidéo-journaux sur lesquels se penche cet article s’apparentent au genre du vlog (ou vlogue, blog vidéo ou vidéoblogue), l’un des types de publication les plus populaires sur YouTube. Bien que ce genre ait existé avant la création du site de partage de vidéos, celui-ci l’a mené à sa véritable explosion, avec une variété de sous-genres thématiques et des vloggueurs qui deviennent des influenceurs vedettes. Selon A Dictionary of Social Media, un vlog est « A blog featuring posted videos, typically reflecting the vlogger’s life, thoughts, opinions, and interests2», ou encore « A blog that mainly consists of video snippets. Instead of using text as the main media a blogger will use a simple hand held video camera to capture and publish their thoughts», selon A Dictionary of the Internet3. Wikipédia précise également qu’il s’agit d’« un type de blog utilisé essentiellement pour diffuser des vidéos pouvant être commentées ou non par ses visiteurs […] créés et maintenus par quelques amateurs et professionnels du traitement vidéo pour le Web qui documentent leur vie quotidienne au travers de vidéos commentées4 ». Les trois définitions sont complémentaires : il s’agit de capsules vidéo courtes qui parlent de la vie et des opinions du vloggueur, créées par des amateurs ou des professionnels à l’aide de moyens techniques de préférence peu encombrants, et qui peu
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.007 |
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".