Pratiques médiatiques et segmentation des publics de l’information politique en France
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les pratiques d’information politique durant la campagne présidentielle française de 2022. À partir d’une enquête par questionnaire (n = 1 358), l’objectif est d’identifier dans quelle mesure la relation aux informations politiques et les supports médiatiques utilisés varient selon les caractéristiques sociales des personnes et suivant leur positionnement sur l’échiquier politique. En sus d’une segmentation sociale attendue, nos résultats tendent à montrer une segmentation « politique » des publics selon les types de médias. D’un côté, les sympathisants des candidats centristes, de droite et d’extrême droite ont des pratiques d’information politique où la consommation du média audiovisuel traditionnel à travers son produit phare, le journal télévisé, est restée primordiale. D’un autre côté, les sympathisants des gauches privilégient davantage les lignes éditoriales alternatives, voire contre-hégémoniques, de certains pure players, tout en partageant avec les centristes la référence à la presse quotidienne nationale.
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 | 0.011 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".