Le cadrage des débats linguistiques dans la presse anglophone et francophone au Québec : un clivage médiatique? : analyse de la couverture du projet de loi 14
Bibliographic record
Abstract
La littérature scientifique estime généralement que les messages médiatiques influencent les perceptions des récepteurs. Ils contribuent ainsi à la formation d’identités et à la cohésion sociale. La recherche au Canada a souvent constaté une divergence de couverture entre les médias québécois et canadiens-anglais. Ce clivage médiatique a été soupçonné d’avoir amplifié les différences entre les deux communautés. Toutefois, la recherche sur les divergences entre la presse francophone et anglophone au Québec reste peu développée. Ce travail se demande si ce clivage médiatique existe également dans le paysage médiatique québécois. À cette fin, nous identifions les cadres (frames) employés par des journaux de langue anglaise et française au Québec, c’est-à-dire les schémas interprétatifs fournis par les médias pour faire sens de l’actualité. Pour vérifier l’hypothèse, selon laquelle le cadrage diverge entre la presse anglophone et francophone du Québec, nous avons analysé la couverture du projet de loi 14 dans dix journaux pendant 50 semaines. Avec une approche mixte, combinant une analyse automatisée et une analyse qualitative selon la matrice (frame matrix) de Van Gorp (2005), nous avons identifié les cadres linguistique, social, politique, pragmatique et souverainiste. Nos résultats montrent que quatre cadres sont mobilisés par la presse anglophone et francophone et que les médias reprennent partiellement les discours de l’autre communauté. Cependant, les deux groupes de médias favorisent différents cadres et les articulent différemment. Le rapprochement des médias anglophones et francophones au Québec est donc limité, entre autres en raison d’expériences historiques divergentes et de l’activisme de journaux communautaires.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".