Le personal branding des écrivains sur les réseaux sociaux : gestion de l’identité et de la notoriété en ligne
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une enquête par questionnaire appuyée par des entretiens, cet article étudie les caractéristiques de l’engagement des écrivains sur les réseaux sociaux et ses effets sur la notoriété en ligne. Nos résultats montrent que les réseaux sociaux sont d’abord utilisés à des fins de communication et de promotion par les auteurs, qui développent des formes de gestion de l’identité numérique et de marketing de soi. Leurs motivations oscillent entre le goût qu’ils éprouvent pour cette activité et les conséquences positives qu’ils en tirent sur le plan de la visibilité. Nous identifions également les facteurs explicatifs de la notoriété en ligne des écrivains. Si plusieurs facteurs jouent un rôle significatif (genre d’écriture, intensité et nature des usages numériques), le succès sur les réseaux sociaux se superpose en premier lieu au succès éditorial des auteurs, les audiences en ligne ayant tendance à se concentrer autour des personnalités les plus installées dans le monde de l’édition.
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 | 0.012 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; a candidate call from one teacher head, 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".