Spatialisation du risque lié aux tiques et prévention. Étude systémique d’une représentation sociale
Notice bibliographique
Résumé
Le risque sanitaire lié aux morsures de tiques est prégnant dans tous les pays, et la France est largement concernée par celui-ci, notamment face à la borréliose de Lyme. Toutefois, peu d’études scientifiques s’intéressent aux représentations que la population a de ce risque et notamment la manière qu’elle a de le spatialiser. C’est pour cela que cette étude s’appuie sur une lecture systémique de la théorie des représentations sociales et plus particulièrement des représentations socio-spatiales en lien avec la notion de risque. De courts entretiens semi-directifs utilisant l’association libre ont été mobilisés en France sur les zones de Clermont-Ferrand et des Combrailles (n =143). Les résultats obtenus mettent en évidence un système articulant plusieurs objets de représentation avec une prédominance des éléments de santé dans la représentation du risque tiques autour de la maladie de Lyme. Toutefois, deux autres univers de référence font sens dans la représentation : les animaux et la nature. Il y a ainsi bien une articulation socio-spatiale du risque tique, mais qui tend à influencer négativement la représentation de la nature et plus spécifiquement de la forêt. Les stratégies de prévention doivent donc plus s’intéresser à cette dimension spatialisée de la représentation en améliorant une connaissance locale du risque et en prenant en compte son évolution liée au changement climatique.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».