Mobiliser par le consentement : la communication du gouvernement suisse durant la COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Notre étude porte sur le discours du Conseil fédéral, du 11 au 18 avril 2020, un moment clé de la politique de limitation de la pandémie de COVID-19 en Suisse. Dans cette période décisive, quel discours le gouvernement suisse a-t-il produit sur le COVID-19 ? Nous répondons à cette question en analysant les messages du Conseil fédéral publiés sur Twitter pendant la période-cadre évoquée. L'analyse de discours montre que les tweets du Conseil fédéral s’appuient sur une rhétorique du consentement. En établissant des mesures pour faire face à la situation de crise sanitaire, le Conseil fédéral, par l’intermédiaire de la voix de sa Présidente, a fait le pari de promouvoir un lien de consentement vertueux avec la population. Quant à lui, le ministre de la Santé a orienté sa communication vers l’action en cours en évitant de faire appel à la peur ou la culpabilité.
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 | 0.010 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".