La désinformation climatique en contexte québécois : état des lieux et pistes de réflexion
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet essai est d’évaluer la désinformation climatique, le climatoscepticisme, le dénialisme climatique et le conspirationnisme sur les médias sociaux au Québec et les pistes d’action existant pour en limiter les effets sur l’adhésion de la population aux politiques publiques de lutte contre les changements climatiques. La population québécoise est généralement en faveur des mesures de lutte contre les changements climatiques. Dans un contexte d’urgence climatique et d’intensification de la désinformation liée au climat dans le monde, sur les réseaux sociaux particulièrement, la capacité du gouvernement québécois à mettre en place des mesures de lutte contre les changements climatiques pourrait être affectée. Ce sont donc des publications de comptes Twitter québécois qui ont été analysées selon des grilles d’interprétation de la désinformation climatique, des discours de retard de l’action climatique, de dénialisme climatique et de conspirationnisme. Cette analyse a permis d’obtenir un portrait préliminaire de la désinformation climatique en contexte québécois, pour l’année 2022. La grande majorité des tweets analysés nient les faits liés aux changements climatiques et présentent des arguments issus de la pensée conspirationniste. Les discours dominants remettent en question la fiabilité de la science du climat, critiquent le caractère liberticide des mesures de lutte aux changements climatiques et affirment qu’il existerait une conspiration mondiale sur l’existence réelle des changements climatiques. L’action gouvernementale de lutte contre les changements climatiques peut être affectée par une intensification de cette désinformation puisque l’information joue un rôle dans la formation des points de vue de la population et conséquemment sur sa perception des politiques publiques. Ce portrait ne vise pas à déterminer s’il y a une problématique de désinformation climatique en contexte québécois, mais permet une meilleure compréhension du phénomène afin de potentiellement y faire face. Les pistes de réflexion proposées au gouvernement du Québec visent le renforcement de l’adhésion de la population québécoise à l’action gouvernementale de lutte contre les changements climatiques. Ainsi, les gouvernements sont encouragés à mieux définir la désinformation climatique. Le développement de la pensée critique, des capacités à traiter l’information et de la résistance à la désinformation de la population font aussi partie du portefeuille d’actions que peuvent soutenir les gouvernements. Les communications gouvernementales sur les mesures de lutte contre les changements climatiques devraient être formulées selon des angles plus rassembleurs. Il est aussi avisé d’assurer un lien de confiance entre la population et le gouvernement par l’honnêteté et la transparence, notamment sur les incertitudes liées aux changements climatiques. En dernière instance, les gouvernements sont encouragés à collaborer de manière étroite avec des parties prenantes clés de la société (médias, services sociaux, etc.) et à appuyer leurs efforts en matière de lutte à la désinformation.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".