L'évolution du cadrage journalistique des féminicides intimes au Québec entre 2019 et 2021
Bibliographic record
Abstract
Il semble y avoir depuis quelques années une considérable augmentation de l’utilisation du terme féminicide pour désigner les meurtres de femmes par un partenaire intime dans les journaux. Nous cherchons à établir dans la présente étude si cette nouvelle popularité apparente du terme ne constitue qu’une simple mode lexicale ou si elle s’accompagne aussi d’un changement plus profond dans le discours des médias et leur cadrage des nouvelles de meurtres de femmes par leur conjoint au Québec. Pour ce faire, nous analysons le cadrage des nouvelles de féminicides intimes dans la presse québécoise à partir d’un corpus de 71 articles parus entre 2019 et 2021 dans trois quotidiens montréalais, soit La Presse, Le Devoir et Le Journal de Montréal. Il s’agit d’identifier dans les articles les différents éléments contribuant à orienter l’interprétation de la nouvelle en fonction des trois principales composantes du cadrage médiatique définies par les études antérieures faites sur le sujet : le contexte présenté, le langage utilisé et les sources citées. À la lumière de nos résultats, il apparaît absolument indéniable que l’augmentation fulgurante de l’utilisation de féminicide pour désigner les meurtres de femmes par leur partenaire ou ex-partenaire ne constitue pas qu’une tendance linguistique isolée, mais s’inscrit plutôt dans une réelle transformation généralisée de la place et de l’importance accordée aux féminicides intimes dans les médias québécois entre 2019 et 2021.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".