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Record W6981587260

En quoi la politique des quotas de diffusion d'une chaîne publique influence-t-elle sa programmation "fiction" ?

2017· dissertation· fr· W6981587260 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicBiotin and Related Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ConcurrencePoliticsDiffusion of innovations
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La problématique de ce mémoire est la suivante : « en quoi la politique des quotas de diffusion imposée à une chaîne publique influence la programmation “fiction” de celle-ci ?». Pour répondre à cette problématique, nous avons réalisé une analyse comparative entre la programmation « fiction » de deux chaînes publiques : La Une et ICI Radio-Canada. Dans un premier temps, nous avons constaté qu’ICI Radio-Canada est soumise à un quota de diffusion de contenus nationaux alors que La Une doit respecter un quota de contenus européens, mais aucun quota de diffusion lié aux contenus nationaux. A la suite de cela, nous avons émis l’hypothèse que l’absence de quota de diffusions de contenus nationaux favorise la diffusion de programmes étrangers. Pour vérifier l’hypothèse et apporter des éléments de réponse à notre problématique, nous avons mis en place une analyse de la programmation «fiction » de ces deux chaînes. Les résultats statistiques obtenus nous ont permis de confirmer notre hypothèse et de fournir deux éléments de réponse par rapport à notre problématique. Tout d’abord, la politique des quotas de diffusion influence l’origine des programmes de fiction de la chaîne. Ensuite, la politique des quotas de diffusion joue également un rôle sur la durée des programmes de fiction.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.877
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0030.003
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
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