Réseaux sociaux et régulation des émotions : le cas de LiveMentor
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Lors du premier confinement en 2020, LiveMentor, jeune entreprise de formation et d’accompagnement d’entrepreneurs en ligne a lancé une émission quotidienne sur Facebook, puis organisé une enquête pour connaître le ressenti et les modalités de soutien recherchées par ses membres. Ayant eu accès aux 131 réponses récoltées, nous avons mené une analyse interprétative pour comprendre comment les entrepreneurs ont utilisé ce réseau social pour réguler leurs émotions face au choc de la crise de la Covid. Cette étude propose quelques enseignements concernant le profil de ces entrepreneurs et la nature des ressources qui ont pu les aider. Elle démontre l’intérêt de poursuivre des recherches sur le sujet, pour l’instant inexploré.
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 it