Bibliographic record
Abstract
Au Canada, les selfies du premier ministre Justin Trudeau sont devenus un marqueur de son identité politique et une ressource stratégique. En France, Nicolas Sarkozy, et plus récemment Emmanuel Macron, ont multiplié les couvertures de Paris Match, accédant avant même d’être élus au statut de célébrités politiques, n’hésitant pas à jouer sur les ressorts de la peopolisation pour asseoir leur visibilité et leur légitimité. Entre scandalisation et médiatisation promotionnelle, une nouvelle économie politique de la célébrité s’est imposée aux leaders politiques, désormais soumis à ces « tyrannies de l’intimité » dont parlait déjà Richard Senett à la fin des années 1970, comme au panoptisme des réseaux sociaux. En croisant les analyses et les regards transatlantiques, en confrontant les trajectoires – celles de Louise Michel et de Rachida Dati, de Marine Le Pen et de sa nièce Marion Maréchal Le Pen, d’Emmanuel Macron et de Justin Trudeau – il s’agit alors de tenter comprendre ce que la culture de la célébrité fait à la politique. Dévoiement de la politique pour les uns, appauvrissement du débat, disqualification du discours au profit des logiques émotionnelles, danger de démagogie par l’hypertrophie des affects, propension à l’exhibitionnisme des prétendants et au voyeurisme des électeurs, l’irruption de la « topique de la célébrité » peut aussi être considérée comme un outil de revitalisation de la politique à l’heure du désenchantement démocratique et de la crise de la représentation.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: yes | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
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".