Changement social et santé mentale : utiliser l'algorithme du changement social pour évaluer les impacts psychologiques de la crise du COVID-19 au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Malgré des périodes de stabilité apparente, nos sociétés changent et évoluent constamment. Si certains de ces changements sont progressifs et presque imperceptibles, les crises sociales majeures telles que la pandémie de COVID-19 ont le potentiel de générer des changements rapides et perturbateurs qui peuvent avoir des effets néfastes sur les sociétés vulnérables. Au cours du siècle dernier, les avancées en informatique ont permis le développement de modèles mathématiques visant à prédire l'apparition des crises sociales. Ces modèles ont fait d'énormes progrès dans la prédiction de l’arrivée d’une crise, par exemple en implémentant des systèmes d’avertissement précoce de crises sociales ou de violence (ICEWS, VIEWS). Cependant, ces modèles ne répondent pas à une question importante : de quelle manière cette crise affectera-t-elle notre société? L'objectif de cette recherche est de démontrer une nouvelle approche afin d’estimer les impacts des crises sociales à l'aide de l’algorithme de changement social (ACS). Cet algorithme, basé sur une nouvelle typologie multidisciplinaire du changement social, vise à modéliser le processus dynamique du changement social afin de comprendre comment se manifeste la transition d’un état sociétal à un autre lors d’une crise. Bien que les études précédentes utilisant l’ACS ont démontré sa capacité à modéliser diverses crises, des coups d’ État à la crise de la COVID-19, aucune étude n’a tenté d’associer ces modélisations à des conséquences concrètes sur les individus. Cette association permettrait de démontrer l’utilité de l’ACS, soit sa capacité à faciliter l’étude du changement social et ses impacts en générant des modèles facilement interprétables. Pour ce faire, nous avons utilisé l'ACS afin de modéliser la crise COVID-19 au Canada à l'aide de données de questionnaires longitudinaux et associé le niveau estimé de changement social aux impacts sur la prévalence d’émotions négatives et la qualité du sommeil. Les résultats indiquent que les estimations d'un changement social important sont associées à une prévalence plus élevée d'émotions négatives et fournissent des preuves d'une association avec une qualité de sommeil plus faible. Ces résultats indiquent que l’ACS produit des modèles utiles du changement social, qui permettent une meilleure compréhension du processus et des impacts des crises sociales.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».