Les reseaux sociaux, nouvel espace interactif pour les representations sociales et l’intervention. En discutant de psychanalyse, de psychiatrie et de sante mentale sur Facebook, Twitter et Yahoo! Answers
Bibliographic record
Abstract
Le développement récent des technologies de l’information, du web et des réseaux sociaux (Facebook, Twitter, Yahoo! Answers) a eu une incidence majeure sur la communication et les interactions sociales, ainsi que sur la manière dont les individus se voient eux-mêmes et dont ils se représentent leur environnement, et oblige les chercheurs en psychologie. Ce chapitre n’aurait pu paraître sans la traduction professionnelle effectuée par Corinna Buhay et Claude Lavoie, doctorants en service social à l’Université d’Ottawa et au Ph. D. international en représentations sociales et communication, que les auteurs remercient chaudement. Durant la dernière décennie, les recherches se sont concentrées sur l’étude des phénomènes générés par les interactions sociales en ligne sans se pencher sur le sens et la symbolique de cette production. La théorie des représentations sociales qui a été élaborée dans le sillage du travail d’analyse mené par Moscovici (1961-1976) sur la psychanalyse dans la société française des années 1950 permet d’aborder cette question. Dans son ouvrage, Moscovici a étudié notamment la manière dont différentes formes de connaissance se rencontrent et s`alimentent réciproquement. Dans ce chapitre, nous présentons et discutons les résultats d’une recherche, qui fait suite à l’étude classique de Moscovici sur la psychanalyse. Cette recherche, qui a pour objet l’analyse du contenu des conversations spontanées sur les réseaux sociaux français et italiens inclut, outre la notion de psychanalyse, celles de psychiatrie et de maladie mentale, qui renferment au domaine de la santé mentale. .
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".