Cadrage de l’enjeu des changements climatiques par les partis politiques au Canada : le cas de l’élection fédérale de 2019
Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs décennies, le Canada tente de mettre en place des politiques de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES), dans le but de lutter contre les changements climatiques. Cet enjeu a gagné en importance pour les électeurs de telle manière que tous les partis, peu importe leur orientation politique, doivent maintenant l’aborder lors des campagnes électorales. Ce mémoire se penche sur les élections fédérales canadiennes de 2019 afin d’analyser la manière dont les partis politiques d’orientations idéologiques différentes ont cadré l’enjeu des changements climatiques. \n \nIl est indispensable de comprendre que l’enjeu des changements climatiques était un enjeu incontournable lors de ces élections. En ce sens, le Parti libéral, le Parti conservateur, le Parti vert, le Bloc Québécois et le Nouveau Parti démocratique ont dû converger vers cet enjeu et le cadrer afin de maximiser leurs gains (ou de minimiser leurs pertes). Afin d’analyser les cadres privilégiés par les partis politiques d'orientations idéologiques différentes pour discuter des changements climatiques au Canada, une analyse de contenu sera effectuée sur les programmes électoraux des principaux partis lors de l’élection fédérale de 2019 au Canada. \n \nCe mémoire, principalement basé sur les concepts de convergence, de cadrage et d’idéologie politique a révélé que malgré la convergence générale des partis politiques à aborder l’enjeu des changements climatiques, des distinctions notables ont émergé. Effectivement, en fonction de leurs orientations idéologiques, les partis politiques ont adopté des approches distinctes pour aborder la question climatique. Ainsi, nos résultats ont démontré d’une part que l’enjeu des changements climatiques est véritablement devenu un enjeu majeur de la politique canadienne. D’autre part, ils ont mis en lumière le fait que tous les partis politiques ont tenté de répondre à ces défis causés par cet enjeu tout en respectant leurs orientations idéologiques.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".