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Record W7030702587

«Nous avons partagé une belle histoire» L’écoute de la télévision à l’ère du Web social : usages du groupe Facebook «Ceux qui aiment District 31» et significations de la participation

2023· other· fr· W7030702587 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicSubterranean biodiversity and taxonomy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResentmentSocial representationContext (archaeology)Social web
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire s’intéresse à l’articulation entre les usages de la télévision et ceux des médias socionumériques. Afin de répondre aux questions suivantes : « Quels sont les usages du groupe Facebook privé “Ceux qui aiment District 31” et quelles significations les membres du groupe attribuent-ils à leur participation à celui-ci ? », nous avons réalisé une étude de cas de ce groupe sur lequel des spectateurs suivant la série quotidienne échangent sur leur expérience de la fiction. Prenant pour appuis théoriques le Web social, le lien social dans la pratique de communication en ligne, la notion d’usages, la figure du fan ainsi que le concept d’attachement aux contenus culturels, nous avons documenté les usages du groupe Facebook, de même que les significations que revêt la participation à ce collectif en ligne pour les individus. Nous avons adopté une stratégie de recherche qualitative, comprenant une observation participative du terrain et une série d’entretiens semi-dirigés. Cette stratégie, qui a placé les usagers au coeur des observations, a permis le recueil de données sur l’expérience des individus et le sens se dégageant de leurs pratiques de participation en ligne. Les résultats obtenus révèlent une variété d’usages du groupe, de même que différents régimes de participation des membres : certains soutiennent une participation accrue tandis que d’autres se limitent à la lecture des échanges. Sur la question du sens attribué à la participation au groupe, les données exposent une panoplie de significations témoignant toutes du fort attachement que portent les téléspectateurs à la série. Les usages du groupe, ancrés pour plusieurs participants dans le quotidien, permettent à la fois de socialiser, de briser l’isolement, de mieux s’approprier la complexité de la série, de partager son expérience et son point de vue sur la série, de se rapprocher de la production, et enfin, de s’affirmer comme fan. L’analyse montre que la diffusion quotidienne de la série s’avère déterminante dans la construction des usages et des parcours de participation et des significations qui s’y rattachent ; cette dernière étant très présente chez les personnes qui la visionnent. L’effet de réel que produit la série, qui met en scène la vie quotidienne d’un service de police du grand Montréal, contribue aussi à favoriser l’attachement des spectateurs, ce qui, du même coup, suscite l’engagement et la participation au sein du groupe Facebook. Cette étude de cas présente aussi l’intérêt de documenter la mise en place, le développement et la poursuite de la participation en ligne autour d’une série chez des publics pour lesquels ces pratiques étaient nouvelles, témoignant du caractère rassembleur et du succès de la série District 31. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Web social, série télé, usages, médias socionumériques, expérience télévisuelle, fan, attachement

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.061

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0080.009
Scholarly communication0.0080.009
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.189 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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