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Record W4310271793 · doi:10.1353/tfr.2022.0305

Qu’ils se servent de leurs armes: le traitement médiatique des gilets jaunes by Jean-Louis Siroux

2022· article· fr· W4310271793 on OpenAlexaboutno aff
Laurence Arrighi

Bibliographic record

Venue˜The œFrench review · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Reviewed by: Qu’ils se servent de leurs armes: le traitement médiatique des gilets jaunes by Jean-Louis Siroux Laurence Arrighi Siroux, Jean-Louis. Qu’ils se servent de leurs armes: le traitement médiatique des gilets jaunes. Croquant, 2020. ISBN 978-2-236-512283-2. Pp. 164. Le mouvement social des gilets jaunes a fait l’objet d’une stigmatisation particulièrement virulente de la part des grands médias nationaux français. Siroux cherche à comprendre un tel traitement par le biais de la notion bourdieusienne de légitimité. Une bonne part du discours des médias a en effet interrogé la légitimité des acteurs du mouvement, de leurs revendications et des formes de contestation de l’ordre social privilégiées. Ces points structurent, en trois chapitres, la partie analytique de l’ouvrage. Avant cela, une introduction élargie pose le cadre théorique dans lequel s’insère l’analyse. Le premier chapitre souligne un déni de légitimité qui s’appuie sur un argument quantitatif: les gilets jaunes aussi bruyants qu’ils soient, sont marginaux, le “vrai peuple”, la majorité n’entend que continuer à travailler en laissant les gouvernants élus diriger. L’argument qualitatif insiste sur leur mauvais goût, leurs carences intellectuelles. Les traitant de beaufs, de cons, de fachos, d’assistés, d’abrutis, les médias font assurément preuve d’un mépris de classe. Au-delà, en interrogeant le droit à la contestation de cette “bande d’illettrés”, les médias réactivent une attitude proprement coloniale. Au deuxième chapitre, Siroux explore un rejet de plus en plus marqué au fur et à mesure que le mouvement élargit ses revendications. Une lecture dichotomique mise en circulation voudrait qu’il y ait de vrais gilets jaunes, apolitiques, aux préoccupations essentiellement matérielles et des faux, politiques et radicalisés. Siroux souligne alors que la dépolitisation des contestations s’inscrit dans un contexte où ce qui est politique est discrédité. En la matière, médias et nombre de gilets jaunes s’épaulent parfois quand ces derniers refusent de qualifier leurs actions et aspirations de politiques, ce qu’elles sont pourtant absolument. Le troisième chapitre traite de la place majeure que les médias ont accordée au recours à la violence (des manifestants, la violence policière étant tue). En transcrivant un échange tenu sur un plateau télé, Siroux illustre “l’injonction à ‘condamner’ alla[n]t de pair avec le caractère inaudible de toute tentative de contextualisation ou de ‘compréhension’ (au sens sociologique du terme) des violences commises par les manifestants” (88). Là encore, l’analyste s’arrête sur des expressions (“des essaims de vandales”, au comportement “bestial”, pris d’une “frénésie de destruction”) qui construisent les gilets jaunes en foule destructrice fondant sur les beaux quartiers, profanant les symboles de la République. Un bref épilogue clôt l’ouvrage. Siroux s’arrête alors sur les accusations de désinformation et de complotisme mis au discrédit des gilets jaunes, illustrant comment les médias s’arrogent le droit d’établir une ligne de partage stricte entre ce qui est bon et ce qui ne l’est pas. Au terme de ce livre, on peut se demander si à trop chercher à discréditer le mouvement, les médias ne se sont pas discrédités (un peu plus) euxmêmes. [End Page 235] Laurence Arrighi Université de Moncton (N-B, Canada) Copyright © 2022 American Association of Teachers of French

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0010.002
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.005

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.

Opus teacher head0.106
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.211 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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