Les apparats d’éligibilité sur les affiches des élections municipales de 2020
Bibliographic record
Abstract
L’article examine une dimension singulière du travail de représentation politique lors des compétitions électorales : les vêtements portés par les candidats sur les affiches de campagne. Il s’agit de se donner à voir sous des traits éligibles. En examinant plus de 300 affiches lors des élections municipales de 2020, l’article analyse les différentes sources normatives en matière vestimentaire. Sur les affiches, les candidats s’habillent selon les règles du monde politique, selon des codes genrés, en fonction de leurs parcours, de leurs positionnements et des marqueurs partisans, en suivant la mode et les attentes de leur électorat. Ces idiomes vestimentaires sont normés, orientés, harmonisés et ajustés. Les vêtements sont autant mis à contribution pour rendre les candidats remarquables que de les incorporer dans des collectifs. En période de campagne électorale, les vêtements participent au travail sur l’image de soi dans une relation aux autres dont les électeurs observateurs des affiches de campagne.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".