La couverture télévisée des élections présidentielles américaines, 1992-2000 : une influence sur les candidats et les électeurs?
Bibliographic record
Abstract
La couverture télévisée des élections présidentielles aux États-Unis est un sujet chaudement débattu.Les critiques à l'endroit des pratiques de la télévision sont nombreuses.La question de l'influence de la couverture télévisée est au centre de ce mémoire.Notre revue de littérature tente de répondre à deux interrogations concernant l'influence de la télévision pendant les campagnes présidentielles américaines.Premièrement : quelle est l'influence de la télévision sur les candidats à la présidence?Ensuite: comment la couverture télévisée des élections présidentielles américaines affecte-t-elle les électeurs?Afin de répondre à ces deux questions, nous analysons les textes portant sur des aspects bien précis de la couverture télévisée.À la lumière de notre revue de littérature, nous pouvons dire que l'influence de la télévision sur les candidats est plus facile à vérifier que celle sur les électeurs.Cependant, dans les deux cas, les conclusions doivent être très nuancées, car tout porte à croire que la télévision n'est qu'un des facteurs pouvant affecter les candidats et les électeurs.
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 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 | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".