Cadrage médiatique des candidat.e.s québécois.e.s racisé.e.s lors de la campagne électorale fédérale de 2021
Bibliographic record
Abstract
AvertissementL'auteur de ce mémoire, de cette thèse ou de cet essai a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire, de sa thèse ou de son essai.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire, cette thèse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire, de cette thèse et de son essai requiert son autorisation.Une recherche scientifique, à l'instar de toute œuvre humaine, ne peut se réaliser sans la conjugaison des efforts de plusieurs personnes, de plusieurs facteurs.C'est pourquoi, au terme de la rédaction de ce mémoire, qui est l'aboutissement d'un processus qui a démarré avec l'appui direct ou indirect de toute la quasi-totalité des enseignants du programme de communication sociale de l'Université du Québec à Trois-Rivières qui ont participé à notre édification intellectuelle, nous voulons tous les remercier.Plus particulièrement, nous voulons remercier Madame Mireille Lalancette d'avoir accepté d'être ma directrice de recherche.Ses précieux conseils, sa sociabilité et sa disponibilité m'ont été d'une très grande aide.Je lui suis reconnaissant pour tous ces moments passés avec elle depuis le processus de conception de ce projet de recherche jusqu'à sa réalisation, elle n'a cessé de nous booster.Je la remercie du plus profond de son cœur.Je tiens aussi à adresser mes remerciements à Jessica Rakotoarisoa, l'une des assistantes de Madame Mireille Lalancette.Jessica m'a toujours apporté son aide et son soutien à chaque fois que j'en avais besoin.Merci à elle de m'avoir guidé sur certaines étapes de la réalisation de ce travail de mémoire.C'est aussi le lieu pour moi de remercier tous ceux que j'ai côtoyés au sein de mon programme de communication sociale, en particulier Malal Gueye avec qui j'ai toujours réalisé d'excellents travaux pendant nos différentes sessions en dépit de la distance qui nous séparait par moment.ix Finalement, je n'oublie pas de remercier mes parents pour tous leurs soutiens en tout temps et tout lieu dans ma vie.Merci à vous, je vous aime très fort.Merci à tous et à toutes.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.263 | 0.031 |
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".