Bibliographic record
Abstract
L'émergence et le développement de la pandémie de la Covid-19 au début de l'année 2020 ont entraîné dans l'espace public et notamment numérique, la diffusion de nombreux faux récits. L’enjeu de cet article est de comprendre les spécificités des contextes culturels qui peuvent influencer les discours anti-vaccins apparus en ligne pendant la pandémie de la Covid-19 en France et en Italie, y compris dans leur profondeur historique. En fondant le travail sur l’analyse textuelle du contenu des récits anti-vaccins, le but de cette étude est d'analyser l'influence des caractéristiques démographiques et culturelles sur la propagation des fausses informations via les médias sociaux. En termes de résultats, sur le plan comparatif, nous constatons que les récits anti-vaccins français se réfèrent principalement à la mobilisation et à l'organisation pratique de la contestation, alors que le corpus italien reflète plutôt le sentiment de méfiance envers les institutions, la science et les vaccins. L’étude fait également le constat que, malgré la disponibilité des mêmes informations scientifiques dans les deux pays, la désinformation qui alimente les récits anti-vaccins est avant tout le résultat d’une construction sociale et culturelle.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".