De la médiatisation confinée des violences familiales
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de 2020 provoque une mobilisation des autorités publiques autour des violences domestiques, démultipliées par les différentes mesures sanitaires. La période étant marquée par la limitation de l’accès à l’espace public et des contacts physiques, il ne s’agit plus d’assurer uniquement le fonctionnement des mesures préexistantes, mais de mettre en place des outils en adéquation au contexte. Cette recherche s’intéresse à la médiatisation de cette question dans les médias audiovisuels généralistes, en partant de l’hypothèse que la pandémie crée une situation favorable à l’observation du débat public sur les violences domestiques en ce qu’elle déstabilise les ordres existants, les rapports de force, les autorités, les organisations, les croyances et les savoirs. Trois pistes d’analyse sont privilégiées pour examiner l’approche de la problématique dans les médias : a) les violences subies par les femmes sont-elles rapatriées au sein du foyer ? ; b) la parole experte reste-t-elle centrale pour toute la période ? ; c) quelle place y est accordée aux victimes ? D’un point de vue méthodologique, cet article s’appuie sur un corpus composé de 772 éléments de journaux télévisés des principales chaînes gratuites et du journal parlé de la principale station française (France Inter), diffusés entre le 1er mars et le 1er septembre 2020 ainsi que la même période en 2019 à des fins comparatives. Dans une démarche quanti-qualitative, a été élaborée une grille de codage qui a permis d’identifier la thématique, les catégories et les sujets.
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 | 0.007 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".