La gestion de crise gouvernementale à l'ère de la diversité médiatique
Bibliographic record
Abstract
Le système médiatique hybride (Chadwick, 2013), dans lequel les médias traditionnels et numériques s’entremêlent, entraîne une pression constante sur les acteurs politiques confrontés à une gestion de crise. Pour arriver à coordonner leur message et imposer des cadres d’interprétation, tout en suivant le rythme accéléré du cycle de production des nouvelles, il est de plus en plus utile pour eux de préparer des scénarios communicationnels d’intervention ou de contingence. Dans ce contexte médiatique sous pression, les cabinets ministériels, en campagne permanente, font de plus en plus appel à l’administration publique pour les appuyer dans leurs communications de crise. L'objectif de ce mémoire vise à identifier les pratiques de communication de crise du gouvernement québécois dans ce système médiatique transformé. En plus de relever les stratégies de contrôle du message gouvernemental, le mémoire examine la préparation communicationnelle des cabinets et des institutions politiques qui doivent réagir à une crise et en limiter les effets. Ce mémoire étudie également les méthodes qui permettent de prévenir les problèmes de communication dans la gestion d’une crise. Les constats sont tirés de trois études de cas. La gestion spécifique de ces trois crises communicationnelles survenues au cours des cinq dernières années nous permet d’identifier les difficultés auxquelles sont confrontés les gouvernements et les solutions privilégiées afin de déployer une communication de crise efficace dans un système médiatique hybride. Des entretiens réalisés auprès d’une vingtaine de stratèges politiques et de fonctionnaires semblent valider les deux hypothèses de ce mémoire. Au terme de ces entretiens, nous arrivons à la conclusion que pour gérer une crise dans un environnement médiatique hybride, le gouvernement doit comprendre et maîtriser le fonctionnement du système afin d'imposer un cadre d'interprétation. Également, pour protéger sa réputation, il doit se mettre à l'abri des médias, s'il est en totalité ou en partie responsable de la crise.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".