Nouvelles pratiques de recherche à l'ère numérique : les enjeux épistémiques et sociopolitiques de l'épidémiologie numérique dans le contexte canadien
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse en Science, technologie et société analyse l'émergence de la pratique de l'épidémiologie numérique, c'est-à-dire une nouvelle façon de faire des analyses en épidémiologie s'appuyant notamment sur des données de sources non traditionnelles comme des médias sociaux, des moteurs de recherche Internet et des téléphones cellulaires. Le but de notre recherche doctorale est de documenter et de comprendre les enjeux épistémiques et sociopolitiques qui façonnent l’émergence de l’épidémiologie numérique en tant que nouvelle pratique de recherche. De plus, nous cherchons à savoir ce que signifie la pratique de l'épidémiologie numérique pour les chercheurs, afin de saisir en quoi cette nouvelle pratique est différente des pratiques de recherche de l'épidémiologie traditionnelle et pour comprendre comment elle se diffuse au sein de la discipline de l'épidémiologie. Pour ce faire, nous avons recueilli et analysé les points de vue de chercheurs en épidémiologie sur les différentes facettes des dimensions sociales, politiques, scientifiques et technologiques de cette nouvelle pratique. La méthodologie s'appuie sur une recherche qualitative basée sur des entretiens menés auprès de 36 chercheurs canadiens en épidémiologie. Les analyses ont été guidées par les questionnements suivants : comment est perçue la pratique de l'épidémiologie numérique et quels sont les enjeux épistémiques et sociopolitiques caractérisant le contexte d’émergence de cette nouvelle pratique? Notre recherche révèle que les enjeux épistémiques de la pratique de l'épidémiologie numérique sont liés à la question de la signification des données et à la confiance envers des dispositifs méthodologiques, tandis que les enjeux sociopolitiques concernent surtout l'expertise et l'interdisciplinarité en lien avec la pratique de l'épidémiologie numérique, ainsi que la légitimité de cette pratique émergente. Nos analyses montrent que cette nouvelle pratique est peu connue et peu mise en pratique par les communautés de chercheurs canadiens en épidémiologie. Sur le plan épistémique, les chercheurs considèrent la pratique de l'épidémiologie numérique comme étant utile pour des recherches exploratoires et des recherches sociales analysant des opinions, mais ils la considèrent moins pertinente pour des recherches cliniques, pour déterminer l'incidence réelle des problèmes de santé et pour la surveillance des maladies. Sur le plan sociopolitique, les constats de notre recherche doctorale font ressortir des dimensions éthiques, de légalité et de pouvoir relatives à cette nouvelle pratique de recherche, ainsi que des écarts importants entre les ressources disponibles au sein de la discipline de l'épidémiologie et celles requises pour pratiquer l'épidémiologie numérique. Cette étude montre que les nouvelles pratiques de recherche à l’ère numérique impliquent autant des acteurs humains (organismes et chercheurs) que des acteurs non-humains (dispositifs numériques et algorithmes) interagissant sous forme de réseaux fluides et hétérogènes lors des recherches. Les contextes de la coproduction des connaissances sont caractérisés à la fois par une combinaison de divers modes de production des connaissances, la complémentarité entre les connaissances algorithmiques et les pratiques traditionnelles et le début de la numérisation des disciplines. Des questions restent en suspens quant au rôle des organismes produisant des données officielles, de la transdisciplinarité et de la diversification des sites de production des connaissances, notamment en ce qui concerne la division du travail entre les chercheurs, experts professionnels et profanes. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : épidémiologie numérique, mise en données, données numériques, dispositif méthodologique, coproduction des connaissances, cultures épistémiques, interdisciplinarité, discipline, pratique de recherche, diffusion d’une pratique de recherche, moteur de recherche Internet, médias sociaux, téléphones cellulaires, expertise, légitimité, institutionnalisation
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».