L’adhésion à la pensée conspirationniste dans le contexte de la pandémie de COVID‑19 au Québec
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses explications ont été proposées dans la littérature scientifique quant aux déterminants de l’adhésion au conspirationnisme, chacun faisant intervenir un assemblage de variables significativement liées à ces croyances. Ce texte souhaite dépasser les explications monocausales et contribuer à une modélisation générale de l’adhésion au conspirationnisme qui peut expliquer cette adhésion par trois vecteurs majeurs : les motifs existentiels, liés au besoin de contrôle ; les motifs épistémologiques, découlant du besoin de faire sens ; et les motifs identitaires, liés au besoin d’appartenance à un groupe et à la nécessité de défendre ce groupe contre une menace, réelle ou imaginée. Grâce aux données extraites d’une enquête quantitative menée auprès de 2000 répondants du Québec, nous évaluons la pertinence de cette proposition en mesurant la cohérence de chacun de ces vecteurs auprès de la population québécoise et la force de leur lien avec le conspirationnisme.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".