La transgression discursive en Egypte à travers les inscriptions murales: le graffiti sur les réseaux sociaux, un nouveau champ de contestation.
Bibliographic record
Abstract
L’objectif principal de cette recherche sera d’étudier les inscriptions murales en Egypte après la révolution de 2011. Le tag, le graffiti et l’art de rue n’avaient quasiment aucune visibilité dans le pays avant cette période de fortes instabilités politiques, quand soudainement ils apparurent à tous les coins de rue. Ma thèse interroge une thématique particulière à savoir la naissance d’un nouveau public, au sens de Dewey c’est-à-dire un public actif bataillant pour sa liberté. Un nouveau public est naît en tant que producteur d’un nouveau champ de protestation dans la rue, laissant une marque pour publiciser son opinion. Puis viennent à la vie d’autres publics qui assistent à l’émergence de ces nouveaux objets et parfois même les postent sur l’internet. La plupart du temps, ce n’est pas l’artiste qui fait la démarche de publier une photographie de graffiti mais un activiste ou un citoyen lambda. Et c’est là que l’étude prend un tournant bien plus intéressant. En tant que sémioticien, le travail portera sur l’analyse des graffiti sur les nouveaux murs, c’est-à-dire sur l’internet et plus particulièrement Facebook, où le graffiti accède à une plus large visibilité. Les réseaux sociaux octroient un nouveau sens au graffiti qui n’était pas originellement prévu par l’artiste. La nature locale de l’œuvre se voit d’un seul coup transformée en un message global accessible de par le monde.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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 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".