Populisme dans les commentaires sur YouTube : entre dimension conflictuelle et enjeux argumentatifs
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, j’analyse les débats métadiscursifs autour du mot populisme dans les \ncommentaires YouTube publiés entre 2015 et 2020 à la suite de vidéos où des spécialistes débattent \nautour du phénomène du populisme. Mon objectif est de montrer que bien que populisme soit \nconsidéré par les spécialistes comme une insulte fonctionnant comme étiquette polémique utilisée \nessentiellement pour dénigrer autrui, il fait l’objet, dans les échanges ordinaires, de remarques \nmétadiscursives qui peuvent nuancer cette charge polémique jusqu’à l’effacer. Dans ce but, je me \nconcentrerai sur trois pratiques métadiscursives ordinaires qui caractérisent le corpus, à savoir les \nactes de nomination, les lexicographismes, parmi lesquels on trouve différents types de resignification, \net, enfin, les énoncés définitoires spontanés.
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.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.000 |
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 it