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Record W7010760622

La députation féminine de l'Assemblée nationale du Québec à l'heure des médias socionumériques : une étude comparative de genre sur la prise de parole politique sur Facebook et Twitter

2022· other· fr· W7010760622 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Politics and Representation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPerspective (graphical)Participatory democracyCatalanContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse de doctorat propose une analyse de la prise de parole politique de la députation féminine de l’Assemblée nationale du Québec sur les médias socionumériques. La prémisse de départ ayant motivé la recherche est la suivante : les élues font face à une invisibilisation relative dans les médias traditionnels et certains stéréotypes caractérisent toujours les apparitions médiatiques occasionnelles de ces femmes. Considérant que le Web, grâce à son orientation vers l’exposition de soi et l’interaction, a le potentiel de stimuler de nouvelles formes de participation politique, j’ai formulé l’hypothèse selon laquelle l’usage de plateformes de médias sociaux pourrait offrir un surcroît de visibilité aux femmes politiques et surtout favoriser une meilleure prise de parole. Dans la perspective des études de communication, de la sociologie du genre, des sciences du langage et de la philosophie politique, je me suis intéressée aux façons dont les parlementaires québécoises font usage et s’approprient les médias socionumériques dans leur action politique au quotidien. J’ai interrogé la construction de l’identité (ethos) des actrices politiques à travers l’utilisation spécifique de Facebook et de Twitter et posé la question d’éventuelles particularités féminines dans leurs stratégies de mise en visibilité. L’originalité de ma thèse réside dans le fait qu’elle adopte une approche comparative de genre. Pour analyser comment le genre des élues influence la forme de leurs prises de parole, une comparaison de leurs pratiques numériques avec celles de la députation masculine apparaissait nécessaire. Ma recherche prend ainsi appui sur un corpus de 2880 messages Facebook et 4522 tweets publiés par les femmes et les hommes politiques de l’Assemblée nationale entre le 1er et le 29 février 2020. Ces publications ont été examinées à partir d’une grille d’analyse de contenu et de discours qui a permis de s’arrêter sur la production langagière des messages émis (ethos discursif) et sur les procédés de mise en scène (ethos technodiscursif). Des entretiens semi-directifs ont ensuite été menés pour dégager le social subjectivé qui se cache derrière les pratiques des député.e.s de l’Assemblée nationale sur Facebook et Twitter, en interrogeant le sens qu’elles prennent pour eux.elles et les représentations qui les accompagnent. Un autre point original tient au fait qu’elle emprunte à la recherche féministe une démarche d’enquête qui part du point de vue des femmes et qu’elle promeut un cadre théorique et épistémologique qui permet de couvrir à la fois les dimensions micro et macrosociologiques. En effet, les modes différenciés d’usages et d’appropriation sont analysés en tenant compte de la singularité des acteur.rices politiques et des structures sociales imprégnées de la domination masculine sur la technologie et la politique. Dans l’ensemble, les résultats montrent que les député.e.s de l’Assemblée nationale performent d’abord un « ethos de parlementaire », mais qu’autour de cet ethos – qui correspond au modèle de l’élu dominant, donc masculin –, des différences notables liées au genre émergent. L’analyse met de l’avant que les femmes politiques publient plus que leurs homologues masculins et qu’elles utilisent davantage les composantes technodiscursives offertes par les plateformes dans leurs messages. Les élues personnalisent davantage leurs discours et privilégient des formes d’énonciation ancrées dans l’émotion et l’extériorisation des sentiments. Pour celles qui les maîtrisent plus finement – le plus souvent de jeunes députées scolarisées évoluant en milieu urbain –, les médias socionumériques deviennent de véritables espaces créatifs de production de soi où l’identité de genre traditionnellement associée aux femmes politiques peut être déconstruite et reconfigurée. Elles jouent stratégiquement des potentialités de Facebook et Twitter – vidéo, photo, mot-clic – pour politiser des besoins touchant les droits des femmes et mettre de l’avant des modèles féminins qui dévoilent une alternative possible (sur les plans de l’habillement, de l’apparence, de la maternité) aux façons de faire de la politique. En outre, les élues font valoir en entretien l’importance d’être présentes sur Facebook et Twitter pour remettre en cause les structures hiérarchiques entérinées par les médias traditionnels et favoriser une parité de participation dans l’espace public. Elles insistent cependant sur la vulnérabilité des femmes politiques au temps du numérique. Le cyberharcèlement prend des proportions à ce point alarmantes que certaines n’osent plus aborder certains sujets et d’autres songent même à quitter la vie politique. Les députées – surtout celles dont l’agilité numérique est moindre – demandent d’être mieux outillées pour faire face et répondre au cyberharcèlement, et plus largement, pour apprendre à mieux se positionner et construire son image sur les médias socionumériques. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : femmes politiques ; médias socionumériques ; visibilité ; reconnaissance ; usages ; appropriation ; ethos ; Assemblée nationale du Québec.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.048
Threshold uncertainty score0.210

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0100.004
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.001

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.250 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

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

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Published2022
Admission routes1
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