La crise sanitaire comme moment décisif contestataire ?
Bibliographic record
Abstract
Le 11 mars 2020, l'OMS a déclaré la Covid-19 comme une pandémie mondiale, impactant tous les secteurs de la société. La pandémie a entraîné des comportements sociaux négatifs et des relations tendues, incluant stigmatisation et discrimination. La couverture médiatique politisée a polarisé les opinions publiques, entraînant une division de la population. En Europe, des discours antigouvernementaux ont été alimentés par des mouvements extrémistes. En Belgique, la crise a exacerbé la polarisation et la diffusion de théories du complot, augmentant le risque de radicalisation. Cette étude vise à identifier les profils de leaders et membres actifs contestant les mesures Covid-19, examiner leur discours idéologique, et comprendre les dynamiques de polarisation et radicalisation. Les résultats montrent une méfiance généralisée envers les institutions, une adhésion aux théories du complot, et un positionnement anti-establishment. Bien que ces groupes ne soient pas intrinsèquement radicaux ou extrémistes, le sentiment d'injustice ressenti par les membres nécessite une attention particulière pour prévenir une possible évolution vers la violence. Les implications pratiques suggèrent l'élaboration d'outils pour réduire le risque de radicalisation et suivre l'évolution de ces regroupements.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".