Discours prométhéen sur les réseaux sociaux numériques : le cas de François Legault sur Instagram.
Bibliographic record
Abstract
Alors que les recherches en linguistique sur le discours environnemental et écologique se sont multipliées, cet article propose d’en élargir la portée, en analysant la communication effectuée sur les réseaux sociaux numériques d’un politicien francophone, François Legault, premier ministre du Québec. Si l’écologie politique est devenue un sujet systématiquement abordé par les politiciens et les médias depuis les années 2010, il reste intéressant de percevoir à quels imaginaires sociodiscursifs de l’environnement et à quelles émotions les énonciateurs ont recours lorsqu’ils visent la captation de leur public. Cette contribution permet de voir en quoi le discours d’un politicien nord-américain, en 2019 sur Instagram, se sert d’imaginaires mécanistes et d’émotions positives, par le biais d’images et de textes, pour prôner l’articulation de la croissance économique à la transition écologique. Pour ce faire, on met à l’épreuve ici la typologie de discours sur l’environnement de John S. Dryzek et l’outillage de l’Analyse du discours à la française et de l’argumentation.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".