Université de l’Ontario français. Lorsqu’une vague médiatique soulève un enjeu de société
Bibliographic record
Abstract
La création d’une nouvelle université au Canada est un phénomène peu commun. La fondation de l’Université de l’Ontario français (UOF), première université entièrement francophone en Ontario, revêt ainsi une importance primordiale pour la communauté franco-ontarienne, notamment pour la préservation de sa langue et de sa culture. L’annonce de l’abandon du financement de ce projet par le gouvernement progressiste-conservateur ontarien, le 15 décembre 2018, secoue cette population. Les médias canadiens traitent alors abondamment cette nouvelle. Nous proposons, dans cet article, une analyse à la fois quantitative et qualitative de 2405 articles de journaux couvrant cette période charnière dans la courte histoire de l’UOF. Notre étude révèle notamment que le journalLe Droit, le site de Radio-Canada et la plate-forme numérique ONfr+sont les médias ayant le plus traité de la création de l’UOF et qu’une plus grande proportion (60 %) des textes de notre corpus sont écrits en français. Le processus de médiatisation de l’UOF est marqué par une amplification médiatique de typemedia-hypeoù les journalistes utilisent la personnification, la représentation antagoniste des acteurs et le ton parfois émotif et acrimonieux pour cadrer la nouvelle.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.003 |
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".