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Record W7039249618

Le discours public des célébrités sur l'expérience de leur maladie : le cas de la comédienne québécoise Anick Lemay

2023· other· fr· W7039249618 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTropical fruitSocial impactHesperian
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans une société qui tend à nier et rejeter les signes et les symboles de mort et de finitude, il peut devenir difficile pour les individus atteints d’un cancer de donner un sens à leur expérience. C’est pourquoi certaines personnes tendent à développer diverses pratiques communicationnelles et/ou artistiques visant à construire elles-mêmes du sens autour de leur expérience du cancer. La pratique autopathographique est l’une d’entre elles : il s’agit d’un récit intime écrit par des personnes malades à propos de leur expérience de la maladie. Cette façon de se mettre en récit dans la maladie a par ailleurs gagné en popularité en raison de l’avènement du web social qui permet un accès plus direct, par les usagers, à diverses plateformes de mise en visibilité et d’expression de soi. Au sein de ce mouvement, un autre phénomène connexe tend à prendre de l’ampleur et fait l’objet du présent mémoire, soit celui des célébrités qui, lorsqu’elles tombent malades, choisissent de partager leur expérience avec le public par l’entremise de la médiatisation en ligne de leur récit autopathographique. L’objectif du présent mémoire est de voir de quelle manière ces récits publiés par des célébrités contribuent à l’élaboration de l’imaginaire collectif et à la construction de significations sociales et collectives à l’égard du cancer. Pour documenter ce phénomène, le présent mémoire propose de faire l’étude d’un cas local, soit celui du discours autopathographique de la comédienne québécoise Anick Lemay. En mars 2018, alors atteinte d’un cancer du sein, Anick Lemay a choisi de partager son expérience de la maladie avec le public québécois en publiant quotidiennement en ligne des textes relatant son expérience, en temps réel, du cancer du sein. Ces textes ont fait l’objet d’un relai massif sur les différentes plateformes socionumériques et ont alimenté nombre de discussions dans d’autres types de médias. L’analyse critique de discours est la méthode qui a été choisie pour répondre à notre objectif et à nos questions de recherche. Cette méthode, qui nécessite une analyse rigoureuse et critique des textes dans leur contexte, nous a permis de faire ressortir certaines idéologies sous-jacentes au discours d’Anick Lemay et de révéler certains des messages véhiculés, dont notamment la contestation « prudente » du discours médical qui ne fournit pas suffisamment de repères aux patient.e.s pour attribuer un sens à leur expérience du point de vue psychologique. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Célébrités, médiatisation, discours autopathographique, cancer, représentations sociales

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)0.004
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 score0.129
Threshold uncertainty score0.260

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0400.013
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.184 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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