Le discours anti-vaccination en ligne au Canada : une typologie des arguments mobilisés
Bibliographic record
Abstract
Le sujet au cœur de cette thèse de maîtrise est le mouvement anti-vaccin, particulièrement dans sa manifestation en ligne au Canada. Nous nous sommes concentrés sur une organisation en particulier, soit la cible de cette étude, qui se considère comme étant la plus grande organisation formelle anti-vaccin au pays, Vaccine Choice Canada (VCC). Nous avons analysé l’argumentation développée par cette organisation qui a été manifestée tantôt dans ses textes qui se trouvent sur son site Web, tantôt au sein des images qui se trouvent sur la page Facebook du groupe. La méthodologie que nous avons employée était l’analyse de contenu (argumentative, entre autres), le tout dans le but de développer une typologie des arguments anti-vaccins. Ainsi, notre question de recherche s’est structurée de la manière suivante : 1) quels sont les types d’arguments mobilisés sur le site Web et sur la page Facebook de VCC; et 2) quels sont les caractéristiques des images qui viennent renforcer davantage ces arguments? Somme tout, VCC emploie plus de faux arguments que d’arguments logiques, et privilégie le déploiement de photos naturelles pour attirer de l’attention à leurs messages. La typologie des arguments que nous avons développée pourrait servir d’important outil dans la surveillance de la prolifération du mouvement anti-vaccin au Canada par les autorités de santé publique et les chercheurs en communication-santé.
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 | 0.009 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".