Les parodies de chanson liées à la covid-19. La version québécoise d’un phénomène mondial
Bibliographic record
Abstract
Au début de la pandémie de covid-19, plusieurs personnes ont modifié les paroles de chansons connues, ont filmé leur interprétation puis ont mis en ligne leur vidéo sur les réseaux sociaux. Notre enquête a recensé 166 parodies québécoises de chanson liées à la covid-19 qui ont été publiées sur YouTube entre le 13 mars 2020 et le 7 juin 2021. À l’aide d’un devis de recherche mixte convergent, le corpus est décrit et analysé qualitativement et quantitativement dans notre article. Les résultats sont ensuite comparés à d’autres études similaires menées dans divers pays afin de déterminer les spécificités québécoises de ce type particulier de productions vocales médiatisées. Nos analyses montrent notamment que les parodies québécoises de chanson liées à la covid-19 représentent un phénomène soudain et non pérenne alimenté par des chanteurs professionnels ou amateurs et des humoristes. En conclusion, nous tentons d’expliquer le contraste entre la proportion prédominante de parodies sur des chansons québécoises et le nombre plus élevé de visionnements des parodies sur des musiques étrangères.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".