Modifying journalistic practices and content of television news, daily to the crisis : analysis France / Quebec
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse s'intéresse à la couverture de l'information lors de crises, soit des événements brutaux et inattendus, attribuables « à une situation très difficile, voire dangereuse, pour un individu, une organisation, un corps social, un système économique ou un pays » . Elle a pour objectif de définir en quoi les pratiques journalistiques et le contenu des médias diffèrent du quotidien à la situation de crise. L'hypothèse de départ, sur laquelle elle s'appuie, est qu'en situation de crise, les pratiques journalistiques seront affectées par l'émotivité, l'impulsion du moment et la recherche d'exclusivité. S'agissant du contenu, il y aura saturation de certains thèmes liés à la crise, alors que plusieurs sujets abordés quotidiennement seront évacués et que le risque d'erreurs ou d'inexactitudes sera exacerbé. Ce travail doctoral emprunte la voie de la comparaison entre la France et le Québec, deux pays présentant une structure de chaînes télévisées similaire, laquelle permet d'établir des bases de comparaison valables. Pour répondre au questionnement initial, une triple stratégie méthodologique a été adoptée. Cette stratégie inclut des entretiens semi-directifs sous forme d'histoire de vie professionnelle, réalisés avec différents acteurs de l'information. Suivent les résultats d'une analyse quantitative du contenu des journaux télévisés qui s'appuie sur un corpus composé de reportages présentés lors de trois types de crises survenues en France et au Québec, soit des crises « sociales », des crises « naturelles » et des crises « mixtes ». Enfin, une analyse de contenu des 1 676 décisions issues de la jurisprudence du Conseil de presse du Québec a été effectuée.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".