La réinformation ou l’amplification socionumérique de la désinformation
Bibliographic record
Abstract
Au sein de cet article, nous abordons la réinformation en tant qu’amplification socionumérique de la désinformation. La réinformation relève d’une information d’actualité manipulée, diffusée et produite en fonction d’une idéologie. Sa diffusion et sa production ont été amplifiées par le fonctionnement même des réseaux socionumériques. L’utilisation des algorithmes prédictifs facilite et amplifie le partage de tels contenus en créant des bulles de filtre. Pour rendre compte de ce phénomène, nous avons choisi de procéder à une analyse comparative entre le Canada, le Luxembourg et la France. Cet article interroge d’une part les pratiques des professionnels de l’information face à ce phénomène de réinformation amplifié, et d’autre part les publics au prisme de leurs usages et de leurs réceptions de l’information. L’objectif de cet article est d’éclairer la manière dont le développement de la réinformation reconfigure les liens entre journalistes et publics du point de vue des professionnels de l’information et du point de vue des usagers-récepteurs.
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 | 0.006 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".