Le style populiste est-il présent dans le discours des chefs de parti au Québec? Étude des discours lors du débat des chefs 2018
Bibliographic record
Abstract
Pour les universitaires et les journalistes, l'observation des dynamiques politiques est une source inépuisable d'analyses et de débats. Au lendemain de l'élection de Donald Trump à la présidence des États-Unis en 2016, plusieurs analystes déclaraient l'échec de la démocratie et la venue d'une nouvelle ère où le charisme et l'allure des élu.e.s intéresseraient davantage l'électorat que leurs visions politiques. Maintenant, « il faut gagner à tout prix et par tous les moyens, hormis violer les lois», comme le dit l'un des conseillers de campagne de Trump en 2016, Roger Stone (Gagnon & Jacob, 2019). Malgré la déviance morale que le populisme semble annoncer, il faut remarquer que pour plusieurs, les politiques populistes représentent une alternative et un renouveau dans la définition de la liberté en Amérique (Postel, 2007, p.142), accordant une voix aux électeurs et électrices qui ne croyaient jamais pouvoir se faire entendre. Selon la revue The Economist, l'arrivée de François Legault à la tête du gouvernement québécois serait une illustration de la montée du populisme dans le monde (Larin, 2018). Cela se traduit-il concrètement à travers ses paroles et ses actions ? Existe-il une liste de critères fixes qui permettrait d'identifier clairement une politique, un discours ou une personnalité populiste ? Ces questionnements sous-tendent la recherche qui suit.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".