« Changer le monde un hit à la fois » ? Programmation et diversité à CKOI-FM
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
En mars 2019, Stéphanie Vallet a publié un article dans La Presse portant sur la sous-représentativité des artistes féminines dans le palmarès Billboard « Canadian Hot 100 ». Les résultats de son étude démontrent une forte décroissance de la présence des femmes dans l’industrie musicale canadienne — un écosystème dans lequel les ondes radio continuent de jouer un rôle important quant à la découvrabilité et à la professionalisation des artistes. Cependant, au-delà des questions de genre abordées par Vallet, les enjeux liés à la représentativité des artistes issu·es de la diversité ethnoculturelle et linguistique à la radio doivent également être soulevés. Les théories de « social remembering » (Misztal 2003 ; Strong 2011) offrent un cadre critique pour se pencher sur les « Big Data » compilées par des industries où les femmes et les artistes racisé·es semblent systématiquement désavantagé·es. Dans le but d’entamer le portrait de la représentativité sur les ondes de la radio commerciale au Québec, cet article aborde la représentativité des artistes minorisé·es sur les ondes de CKOI-FM (96.9) de Montréal. CKOI-FM a été choisie non seulement parce qu’il s’agit d’une station francophone « top 40 » (diffusant tous les genres musicaux), mais aussi parce qu’entre 2015 et 2017 elle utilisait le slogan « Changeons le monde un hit à la fois » (Girard 2017) — un message à fortes résonances avec les slogans militants visant la justice sociale. Ce projet offre donc l’occasion d’investiguer la validité des déclarations faites par une radio qui se vante de « changer le monde ». En adoptant une approche féministe intersectionnelle à l’analyse des données appelée « data feminism » (d’après D’Ignazio et Klein 2020), cette étude évaluera les différents taux de représentativité à CKOI-FM parmi les 100 chansons les plus jouées chaque année entre 2010 et 2020 afin de considérer le rôle que jouent les ondes radio dans la formation de la culture musicale populaire au Québec et, par extension, de la mémoire sociale.
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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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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