Arguments mobilisés par des étudiants universitaires lors de la discussion d’une controverse entourant la vaccination contre le papillomavirus
Bibliographic record
Abstract
Nous avons mené une étude visant à initier des étudiants universitaires à la compréhension des controverses socioscientifiques en considérant le cas de la vaccination contre le virus du papillome humain (VPH). Pour décrire cette compréhension, nous avons fait appel à un cadre conceptuel qui repose sur les travaux didactiques des Questions scientifiques socialement vives et des courants des socioscientifiques issues et controversial issues ainsi que sur le concept des controverses socioscientifiques issu de la sociologie des sciences. Sur le plan méthodologique, un questionnaire a été rempli par chacun des étudiants, puis ceux-ci ont été engagés en équipes dans un débat initié par l’analyse de deux courts articles défendant des positions différentes sur la vaccination. Les résultats permettent de montrer le rôle du débat dans l’émergence d’une diversité de catégories d’arguments qui mettent en évidence les principaux enjeux scientifiques et sociaux de la controverse. Ces résultats permettent également de souligner la nécessité d’un enseignement explicite de ces enjeux en vue de permettre aux étudiants de se donner une compréhension multidimensionnelle et éclairée de la controverse.
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 | 0.111 | 0.177 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.015 |
| Research integrity | 0.012 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".