La biodiversité dans la presse écrite québécoise : une construction sociomédiatique complexe
Bibliographic record
Abstract
"En septembre 2019, dans le tout premier numéro du Climatoscope, Pierre Legagneux, Kevin Cazelles et Dominique Gravel ont présenté l’article intitulé Sommes-nous bien informés ? Écarts entre la couverture du changement climatique et de la biodiversité par les médias et la littérature scientifique. Les chercheurs présentaient alors une enquête bibliométrique lors de laquelle ils ont, notamment, évalué le volume de la couverture journalistique allouée aux changements climatiques et à la biodiversité par 12 journaux majeurs des États-Unis, du Canada et du Royaume-Uni, de 1991 à 2016 (Legagneux et al., 2018). Cette enquête leur a permis de conclure à un phénomène de « déficit de communication », en ce que les journaux assurent une couverture relativement stable des enjeux de biodiversité, tandis qu’ils allouent une attention croissante aux changements climatiques. De fait, en 2016, la couverture des changements climatiques était huit fois plus importante que celle de la biodiversité. Cette croissance inégale de l’attention allouée à la biodiversité peut influer sur l’opinion publique (McCombs, 2014), parce qu’elle contribue à un portrait où les enjeux liés à cette thématique perdent en importance (en comparaison à ceux liés aux changements climatiques). Cela peut entraîner des répercussions sur les actions politiques prises pour se pencher, notamment, sur la perte de biodiversité, de même que sur la sensibilisation des publics à l’égard de cet enjeu (Legagneux et al., 2018). [...]"
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".