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Record W6981650763

Étude du vocabulaire traitant d'un fait d'actualité internationale : cas du dossier nucléaire iranien dans la presse écrite québécoise et française

2009· other· fr· W6981650763 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2009
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDemographic Trends and Gender Preferences
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Rite of passageNousPublics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de ce mémoire, nous nous sommes intéressée au vocabulaire utilisé par la presse francophone, à savoir française et québécoise, lorsqu'elle traite d'un fait d'actualité internationale. L'objectif de la présente étude exploratoire est de vérifier si l'information diffusée par la presse écrite quotidienne au Québec, concernant le dossier nucléaire iranien, est différente de celle diffusée par la presse écrite quotidienne française. Cette vérification a été faite à partir d'un corpus de textes publiés par deux quotidiens québécois, La Presse et Le Devoir, et deux quotidiens français, Le Monde et Le Figaro. Le but de notre recherche était de procéder à l'analyse du vocabulaire employé par ces quatre quotidiens lorsqu'ils diffusent l'information touchant le dossier nucléaire iranien. Nous nous sommes intéressée à la sélection et à la distribution des mots-clés composant le discours de ces quotidiens diffusés au Québec et en France. Nous avions posé l'hypothèse suivante : l'information internationale diffusée au public québécois est différente de celle diffusée en France, et cette différence est perceptible par le vocabulaire employé. Pour considérer cette question de recherche, nous avons constitué un corpus composé de tous les articles publiés par deux quotidiens français, Le Figaro et Le Monde, et par deux quotidiens québécois, La Presse et Le Devoir traitant du dossier nucléaire iranien, entre le 14 et le 31 janvier 2006. Ces articles ont été soumis à une analyse statistique textuelle effectuée à l'aide du logiciel Alceste. Le vocabulaire employé pour la diffusion des informations touchant le dossier nucléaire iranien s'est avéré différent dans les quotidiens français et québécois. Ces différences sont effectivement perceptibles par le degré d'importance donnée aux mots constituant ce vocabulaire et par leur distribution dans les textes de chaque quotidien étudié. Notre étude se distingue des démarches d'analyse dans lesquelles la subjectivité du chercheur n'est pas suffisamment contrôlée aux endroits névralgiques du processus de recherche. Grâce à l'analyse statistique des données textuelles appliquée à notre corpus, nous sommes en mesure d'appuyer notre interprétation des textes sur des données factuelles. L'étude de la distribution des formes (mots) dans les textes nous a permis de retracer puis de décrire les différentes tendances inscrites dans un corpus traitant d'un même fait d'actualité. En d'autres termes, cette étude de la distribution des formes nous a permis de mettre en évidence des sous thèmes, des dimensions, des pôles du discours, des tendances préférentielles dans le traitement de la même information. Ainsi, Le Figaro s'est intéressé davantage au volet économique et militaire du dossier iranien; La Presse, à la proposition russe d'enrichir l'uranium iranien sur son propre sol et à l'aspect technique et scientifique de la technologie nucléaire; Le Devoir, aux efforts diplomatiques et à la technologie nucléaire, et enfin, Le Monde, qui s'est particulièrement intéressé au discours de Chirac et à l'inflexion de la doctrine de dissuasion française, a pu rendre compte de toutes les facettes du sujet. Notre hypothèse se confirme donc : l'information, concernant le dossier nucléaire iranien, diffusée au public québécois est différente de celle diffusée en France, et cette différence est perceptible par le vocabulaire employé.

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

Direct model labels (unvalidated)

Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.

Model armCategoriesStudy designConfidence
gemmano category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: yes
Observationallow
gptno category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Qualitativehigh
models splitAgreement compares identical category sets and study designs across arms.

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, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.747
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.012
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.201 · 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

Labeled directly by 2 models reading the full record.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.

The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.

Study designObservational · Qualitative
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
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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