Bibliographic record
Abstract
Les relations publiques ont mis du temps à s’imposer comme champ d’études légitime en communication, notamment en raison des balbutiements de la profession, marqués par des pratiques douteuses sur le plan éthique. S’appuyant sur les développements théoriques des années 1980, dont le modèle de l’excellence en relations publiques de James E. Grunig, l’UQAM fait preuve d’audace en mettant sur pied, au milieu des années 1990, le premier programme en Amérique du Nord entièrement consacré à l’enseignement des relations publiques en français. Dès le départ, des liens étroits seront établis entre le programme et les milieux de pratique, ce que concrétise la création de la Chaire de relations publiques et de communication marketing. La recherche associée à ce champ d’études prendra son essor au fil de l’arrivée de professeures et professeurs spécialisés, entre autres, en communication de risque et de crise, en communication politique, en stratégies de médiatisation, en analyse de discours et en usage des médias socionumériques à des fins de relations publiques, faisant de l’UQAM un pôle important dans l’étude de ce champ et une référence pertinente pour les milieux de pratique.
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 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".