Les réseaux sociaux dans la dynamique des conflits au centre du Mali: un exemple de journalisme citoyen à travers la plateforme numérique KI
Bibliographic record
Abstract
Les nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC) ouvrent un espace d’expression à tous. Cet article ébauche les pratiques des réseaux sociaux (RS) numériques dans les conflits au centre du Mali en montrant comment le phénomène en ligne joue dans la création et la polarisation des discours ethniques. Peut-on comprendre ces RS comme des acteurs de médias parallèles sous forme de journalisme citoyen? Les auteurs ont suivi pendant trois ans et analysé l’utilisation des RS par l’organisation KI qui a géré une plateforme de RS comme médias dans les rapportages des conflits au Mali. Leur analyse montre que KI se développe sous forme de journalisme citoyen, d’alerte à un journalisme qui n’est plus objectif et qui prend parti dans le conflit. L’approche des auteurs est la nethnographie, combinée à des observations et interviews hors ligne. Ils essaient de comprendre son interaction avec le conflit et ses interprétations du conflit.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".