La communication publique sur les médias sociaux ::défis, risques et perspectives
Bibliographic record
Abstract
Les médias sociaux exercent une influence croissante sur la communication des organisations, qu’elles soient privées ou publiques, ainsi que sur les échanges entre celles-ci et les individus dans l’environnement numérique.Dans ce contexte, il devient indispensable de mieux connaître ces outils, souvent devenus nécessaires dans la communication de ces organisations. Cet état de fait est particulièrement saillant pour les organisations publiques dont les impératifs d’objectivité et de transparence sont importants. Le recours aux médias sociaux soulève donc de nombreuses questions relatives aux contenus publiés, à la modération de ceux-ci, ou encore aux interactions avec les citoyens.Cet ouvrage présente les enjeux relatifs à leur adoption et à leur utilisation au sein des administrations publiques, en mettant en évidence les avantages, les risques et les enjeux propres aux principales plateformes mobilisées. Il décrit également les défis contemporains et les évolutions futures relatives à ces médias. Les différentes sections sont également illustrées par des échanges avec des responsables et des experts de la communication numérique dans plusieurs pays francophones. Décrivant de manière détaillée les cas canadiens et québécois, il contribue de manière originale aux écrits sur le sujet, en liant les développements théoriques récents et les pratiques observées.La communication publique sur les médias sociaux s’adresse tant aux étudiants qu’aux professionnels de la communication dans le secteur public (par exemple les gestionnaires de communauté sur les médias sociaux).
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 | 0.011 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".