Analyse comparative de la couverture médiatique de l'accord économique et commercial global en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
À l’heure où l’information peut être diffusée en temps réel, il paraît intéressant d’analyser si une nouvelle à propos d’un enjeu international donné est présentée au citoyen de manière uniforme d’un pays à l’autre, notamment dans le cas où il touche directement deux juridictions. L’Accord Économique Commercial Global (AECG), entré en vigueur en 2017, est le seul et donc le plus important traité économique existant entre le Canada et l’Union européenne (UE). Nous nous sommes donc penché, dans le cadre de ce mémoire, à la couverture médiatique de l’AECG telle qu’elle s’est déployée en France et au Québec. Nous avons pour ce faire procédé à une analyse comparative \ndu traitement médiatique dans les deux juridictions et du recours aux organismes gouvernementaux et non gouvernementaux comme sources par les principaux médias écrits au sein de celles-ci. À partir d’une analyse de presse de l’AECG suivant la méthode Morin-Chartier et d’une analyse du contenu des communiqués de presse des organismes gouvernementaux et non gouvernementaux français et québécois s’étant \nprononcés sur cet enjeu, ce mémoire propose de répondre à la question de recherche suivante : en quoi la couverture médiatique de l’AECG telle qu’elle se manifeste en France et au Québec diffère-t-elle? Nous avons aussi cherché à saisir quels étaient les liens entre la couverture médiatique telle qu’elle apparaît dans les deux juridictions et les discours des acteurs ayant pris position sur l’Accord par le biais de leurs communiqués de presse. Nos résultats montrent que la question environnementale ressort davantage en France qu’au Québec, ou prime surtout la question économique, suivant en cela les points de vue des sources qui se sont prononcées sur l’Accord. Une couverture médiatique majoritairement négative à l’encontre de l’AECG ressort des médias français et celle-ci est majoritairement positive dans les médias québécois. De plus, ces derniers utilisent moins les sources que ne le font les médias français et couvrent pourtant une variété plus grande de sujets et dossiers. On observe également une neutralité plus large chez les médias québécois dans leur traitement de l’AECG que dans les médias français. Notre analyse montre donc un traitement médiatique différencié d’un même sujet qui concerne deux juridictions, et un recours différents aux sources des organismes gouvernementaux et non gouvernementaux. \n \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : \nmédias, cadrage, économie, Accord économique et commercial global, \ncommunication.
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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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".