La radio à l’épreuve de la désinformation climatique. Analyse des stratégies des journalistes francophones lors de la COP 28
Bibliographic record
Abstract
Inscrite dans la perspective méthodologique de Bourdieu (1996), qui préconise l’analyse critique des discours que les journalistes tiennent sur leurs propres pratiques, cette étude examine, à partir d’entretiens semi-directifs (Chevalier et Meyer, 2018), les perceptions et stratégies de journalistes de radio de trois grandes villes francophones (Kinshasa, Montréal et Paris) spécialisés dans la couverture des conférences des parties (COP) sur le climat. Elle s’intéresse à la manière dont ces journalistes conçoivent leur rôle face à la désinformation et aux pratiques qu’ils mobilisent pour garantir une information fiable sur les enjeux climatiques, notamment lors de la COP 28. Les résultats indiquent que leur capacité à faire face à la désinformation repose sur leur compréhension des enjeux climatiques et sur l’intégration de compétences en littératie médiatique et climatique. Ils soulignent également la nécessité d’une formation continue des journalistes afin de mieux appréhender la complexité des dynamiques environnementales et de renforcer la fiabilité de leur couverture.
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 | 0.009 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".