Analyse de la couverture médiatique d'un leader émergent : le cas d'André Boisclair
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur le rôle que jouent les médias de masse dans la construction de la personnalité publique des nouveaux chefs de partis politiques. Lorsqu’un individu est nommé à la tête d’un parti politique, il est la plupart du temps peu connu du grand public. Or, comme une écrasante majorité de citoyens n’a jamais l’occasion d’entrer en contact directement avec les hommes et les femmes politiques, c’est exclusivement par le biais des médias que la plupart des gens apprennent à connaître leurs représentants politiques – ou ceux qui aspirent à jouer ce rôle. Or les médias ne se contentent pas de répéter ce que les politiciens disent. Les informations qu’ils décident d’inclure dans leurs reportages, les mots qu’ils utilisent et les cadrages qu’ils retiennent contribuent à définir la personnalité des leaders émergents dont ils parlent. Les médias choisissent aussi de mettre l’accent sur certains traits de personnalité et décident d’en ignorer d’autres.\n\tAfin de mieux comprendre ce phénomène, nous avons étudié le cas de l’ex-chef du Parti québécois, André Boisclair. Nous avons cherché à savoir si la couverture dont ce dernier a fait l’objet a été stable ou si elle a suivi certains cycles, et nous nous sommes intéressés aux critères retenus par les médias pour évaluer sa personnalité. Pour ce faire, nous avons étudié le volume, le format, le ton, les objets et les cadrages qui caractérisent la couverture dont a été l’objet André Boisclair à l’antenne de la Société Radio-Canada et du Réseau TVA entre le 4 juin 2005 et le 21 février 2007. Nos conclusions sont à l’effet que la couverture a bel et bien suivi un cycle, et que les critères retenus par les médias sont très similaires à ceux qui sont réputés être importants pour la population dans le choix d’un leader politique.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
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".