Macro-analyse quantitative des facteurs dâémergence des émeutes : une nouvelle approche de compréhension mondiale des violences collectives
Notice bibliographique
Résumé
Suite aux émeutes du Printemps Arabe de 2011 et l’incapacité avouée à prévoir ce genre d’évènements à l’échelle mondiale, nous nous sommes intéressés à une nouvelle approche macroscopique quantitative qui doit permettre de mieux comprendre cette problématique dans son ensemble. Après avoir considéré, au travers des connaissances existantes, la conception d’un cadre théorique éclectique considérant l’émergence des émeutes, nous avons procédé à une analyse par recension de leurs facteurs regroupés en sphères politiques, économiques, sociales et technologiques. De ces analyses nous avons tiré trois grandes catégories d’émeutes, à savoir, les émeutes ethniques-religieuses, les émeutes socio-économiques, et les émeutes de masse-politiques.\n\nDans la deuxième partie de notre recherche, nous avons abordé la problématique sous l’angle quantitatif. Tout d’abord, nous avons effectué des analyses bivariées entre les différentes catégories d’émeutes et les différentes sphères de variables. Nous avons ainsi remarqué que les émeutes de masse-politiques sont principalement sensibles aux facteurs politiques des pays. Les émeutes socio-économiques de notre échantillon sont quant-à-elles fortement liées aux variables des sphères sociales et économiques. Enfin, les émeutes de type ethniques-religieuses sont liées à la fois à la sphère sociale, et plus particulièrement à l’aspect d’hétérogénéité ethno-religieuse, et également aux variables de la sphère économique. Si ces constatations peuvent sembler tautologiques, en fait il n’en est rien. Ce que nous avons identifié ici est le fait que les différentes typologies d’émeutes, comme nous les avons établies, ont un lien direct avec les sphères de variables concordantes, répondant ainsi à une logique quantitative.\nEnsuite, nous avons établi des modèles statistiques par le biais de régressions linaires multiples. Plusieurs modèles ont été créés pour répondre aux différentes typologies d’émeutes. On retrouve ainsi un modèle global visant à comprendre les émeutes dans leur ensemble, et également des modèles spécifiques créés pour analyser les sous-catégories d’émeutes. Deuxième point important de notre étude : il est possible d’établir des modèles statistiques fiables pour analyser les émeutes de manière macroscopique et ces derniers varient en fonction des catégories d’émeutes. Ainsi, notre modèle multivarié principal explique 50% de la variance du taux global d’émeutes.
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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».