Anatomie d'un populisme émergent ? La communication en ligne du Parti conservateur du Québec
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cette étude se penche sur la communication du Parti conservateur du Québec (PCQ) sur Facebook et X au cours de l'année précédant l’élection générale québécoise de 2022. Basée sur une analyse de contenu d'un échantillon de 800 messages diffusés sur Facebook et X par le parti et son chef Éric Duhaime, l'analyse relève les éléments populistes des publications de même que les objectifs politiques de sa communication en ligne. L'article démontre comment le parti a utilisé ces plateformes numériques afin de tenter de mobiliser une base d’électeurs en contournant les filtres médiatiques traditionnels et en s'adressant directement aux électeurs afin de tirer profit du contexte médiatique hybride québécois. Deux conclusions découlent de nos analyses. Premièrement, le PCQ semble avoir employé un discours populiste à caractère antiélitiste de manière à exploiter une grogne pandémique présente au Québec. Deuxièmement, le parti a utilisé les fonctions de mobilisations qu'offrent les médias socionumériques afin de constituer une coalition d’électeurs.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".