Bibliographic record
Abstract
« La Covid-19 est la première pandémie de l’histoire dans laquelle les réseaux sociaux sont utilisés. » C’est le constat que dresse d’emblée le Dr Sylvie C. Briand, lorsqu’elle observe la façon dont le grand public a été informé depuis le premier cas de coronavirus recensé à Wuhan, en Chine, le 1 er décembre 2019. Directrice du département gestion des risques infectieux de l’Organisation mondiale de la santé (OMS), elle s’exprimait le 24 novembre 2020 lors de la conférence « Quand l’infodémie santé s’invite dans le débat » 1 . Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram… tous les réseaux sont concernés. Des réseaux dont l’utilisation a battu des records en France, durant le premier confinement. De prime abord, le Dr C. Briand y voit une avancée : les nouvelles technologies permettent une information instantanée et en continu n’importe où dans le monde, ce qui est un progrès. C’est aussi un pas en avant pour informer en temps réel et permettre à chacun de se protéger, de se mettre en sécurité face à un danger sanitaire. Vivre avec un smartphone, c’est disposer d’une agence de presse dans la poche. Mais la médaille a son revers. Ces outils qui permettent d’être connectés à tous, à tout, partout, tout le temps, sont également ceux qui délivrent de fausses informations et autres théories complotistes.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 teacher head, 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".