Le discours anti-vaccination en ligne au Canada : une typologie des arguments mobilisés
Notice bibliographique
Résumé
Le sujet au cœur de cette thèse de maîtrise est le mouvement anti-vaccin, particulièrement dans sa manifestation en ligne au Canada. Nous nous sommes concentrés sur une organisation en particulier, soit la cible de cette étude, qui se considère comme étant la plus grande organisation formelle anti-vaccin au pays, Vaccine Choice Canada (VCC). Nous avons analysé l’argumentation développée par cette organisation qui a été manifestée tantôt dans ses textes qui se trouvent sur son site Web, tantôt au sein des images qui se trouvent sur la page Facebook du groupe. La méthodologie que nous avons employée était l’analyse de contenu (argumentative, entre autres), le tout dans le but de développer une typologie des arguments anti-vaccins. Ainsi, notre question de recherche s’est structurée de la manière suivante : 1) quels sont les types d’arguments mobilisés sur le site Web et sur la page Facebook de VCC; et 2) quels sont les caractéristiques des images qui viennent renforcer davantage ces arguments? Somme tout, VCC emploie plus de faux arguments que d’arguments logiques, et privilégie le déploiement de photos naturelles pour attirer de l’attention à leurs messages. La typologie des arguments que nous avons développée pourrait servir d’important outil dans la surveillance de la prolifération du mouvement anti-vaccin au Canada par les autorités de santé publique et les chercheurs en communication-santé.
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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».