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Enregistrement W4402704010 · doi:10.7202/1113424ar

La constitution d’un réseau antimesures sanitaires québécois sur Twitter et la mise en scène d’un populisme par le bas

2024· article· fr· W4402704010 sur OpenAlexaffvenueabout
Aurélie Campana, Samuel Tanner

Notice bibliographique

RevuePolitique et Sociétés · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article interroge les premières étapes de la constitution d’un réseau antimesures sanitaires québécois sur Twitter entre le 12 mars, date de l’annonce par le premier ministre du Québec des premières restrictions sanitaires, et le 31 mars 2020. Basé sur une approche sociotechnique, il se penche sur l’assemblage des discours antisanitaires et le rôle des différents acteurs, humains et technologiques, qui contribuent à en dessiner les contours et en fabriquer le contenu. Par l’analyse des quatre étapes qui ponctuent l’élaboration d’un réseau – la problématisation, l’intéressement, l’enrôlement et la mobilisation des alliés –, il montre comment se dessine au fil des échanges un populisme par le bas, alimenté par des théories du complot, qui contribuent à cristalliser une opposition entre les élites et le peuple. La stabilisation de l’identité de ce réseau ne se fonde ainsi par sur un substrat de faits partagés ou sur une grille de lecture commune de la crise sanitaire, mais sur une posture de dénonciation des élites politiques, économiques et scientifiques. Elle permet ainsi la convergence des « anti- », y compris les antivaccins, les antienvironnementalistes et les antipluralistes, mais surtout les antiélites et les antisystèmes, et participe très tôt dans la crise provoquée par la COVID‑19 à l’élargissement du réseau.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
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