La médiatisation des controverses environnementales : analyse discursive des relations entre les journalistes et leurs sources dans le cadre du projet Énergie Saguenay/Gazoduq (GNL Québec)
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, nous nous intéressons aux enjeux de la médiatisation des préoccupations environnementales, principalement celles survenant lors de controverses environnementales. Alors que de plus en plus d’acteurs cherchent à imposer leur manière de concevoir les enjeux environnementaux, ce mémoire vise à mieux comprendre, à partir d’une perspective discursive, les relations qu’entretiennent les journalistes avec leurs sources dans le cadre d’une controverse environnementale québécoise : le projet Énergie Saguenay/Gazoduq (GNL Québec). Au travers des exigences de la production de l’actualité environnementale, des dynamiques de la médiatisation, des procédés de cadrages ainsi que des jeux de négociations entre les journalistes et leurs sources pour contrôler l’information, nous cherchons à rendre compte des stratégies et des mécanismes sous-jacents à la mise en scène discursive des sources dans la couverture médiatique d’une controverse environnementale. Les relations entre les journalistes et leurs sources sont ici interrogées en regard du résultat de leurs interactions, soit la représentation médiatique du discours des sources. L’analyse des discours rapportés dans la presse écrite québécoise à deux périodes de la controverse (l’automne 2019 et le printemps 2020) montre des choix stratégiques effectués par les journalistes quant à la sélection des sources mobilisées, des propos rapportés et leur mise en forme. Le tout permet de révéler les postures énonciatrices dans lesquelles sont placées les sources, mais aussi les postures endossées par les journalistes en tant qu’artisan∙e∙s de la parole publique. En somme, nos résultats témoignent des effets de la médiatisation sur la mise en scène de cette controverse où la confrontation autour de conceptions de l’environnement, présentées comme opposées, s’affiche comme une grille de lecture dominante. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : médiatisation, controverses environnementales, relations journalistes/sources, discours rapporté, journalistes spécialisé·e·s en environnement, cadrage, analyse discursive
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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 | 0.019 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".