Éclectisme et polysémie des « théories du complot » sur le Web et dans l’industrie du divertissement. Enquête ethnographique sur leur réception par des élèves (15–18 ans) suisses et français
Bibliographic record
Abstract
En France, suite aux attentats de Paris en 2015, plusieurs enquêtes d’opinions et articles de presse (Kreis, 2015) établissent des liens importants entre « numérique », « théories du complot », « crédulité » et « radicalisation » qui toucheraient en particulier la jeunesse actuelle. A partir d’une enquête ethnographique dans des établissements scolaires secondaires en France et en Suisse, cet article propose d’apporter un éclairage sur la diversité des représentations et usages des « théories du complot » chez des adolescents (15–18 ans). Il abordera notamment l’éclectisme et la polysémie des « théories du complot » en circulation sur le Web et dans l’industrie du divertissement. Enfin, il prêtera une attention particulière aux comportements que ces adolescents adoptent face au jugement que leurs pairs ou les enseignants – voire la chercheuse – pourraient porter sur ces thématiques dans un contexte où ces dernières sont souvent réduites à un mode de pensée irrationnel ou un signe d’embrigadement politique ou religieux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".