Complotisme et extrémismes. Le cas de l’extrême droite
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore l’impact des médias sociaux au regard de l’extrémisme et du conspirationnisme. La période récente a notamment montré que l’extrême droite représentait une menace de plus en plus concrète dans la sphère publique, en témoigne l’influence de mouvements comme QAnon ou l’assaut du Capitole du 6 janvier 2021. En utilisant les résultats d’un projet de recherche sur les médias et l’extrémisme réalisé au Québec entre 2017 et 2021, cet article montre que l’extrême droite fait une utilisation particulière des médias sociaux, et que ceux-ci agissent certes comme des chambres d’écho, mais également comme des vecteurs d’une idéologie conspirationniste complexe et protéiforme. Des entretiens qualitatifs avec des individus radicalisés permettent notamment d’illustrer l’intégration idéologique des médiaux sociaux dans la stratégie culturelle et politique de l’extrême droite actuelle.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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 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".