Nouvelles pratiques de recherche à l'ère numérique : les enjeux épistémiques et sociopolitiques de l'épidémiologie numérique dans le contexte canadien
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse en Science, technologie et société analyse l'émergence de la pratique de l'épidémiologie numérique, c'est-à-dire une nouvelle façon de faire des analyses en épidémiologie s'appuyant notamment sur des données de sources non traditionnelles comme des médias sociaux, des moteurs de recherche Internet et des téléphones cellulaires. Le but de notre recherche doctorale est de documenter et de comprendre les enjeux épistémiques et sociopolitiques qui façonnent l’émergence de l’épidémiologie numérique en tant que nouvelle pratique de recherche. De plus, nous cherchons à savoir ce que signifie la pratique de l'épidémiologie numérique pour les chercheurs, afin de saisir en quoi cette nouvelle pratique est différente des pratiques de recherche de l'épidémiologie traditionnelle et pour comprendre comment elle se diffuse au sein de la discipline de l'épidémiologie. Pour ce faire, nous avons recueilli et analysé les points de vue de chercheurs en épidémiologie sur les différentes facettes des dimensions sociales, politiques, scientifiques et technologiques de cette nouvelle pratique. La méthodologie s'appuie sur une recherche qualitative basée sur des entretiens menés auprès de 36 chercheurs canadiens en épidémiologie. Les analyses ont été guidées par les questionnements suivants : comment est perçue la pratique de l'épidémiologie numérique et quels sont les enjeux épistémiques et sociopolitiques caractérisant le contexte d’émergence de cette nouvelle pratique? Notre recherche révèle que les enjeux épistémiques de la pratique de l'épidémiologie numérique sont liés à la question de la signification des données et à la confiance envers des dispositifs méthodologiques, tandis que les enjeux sociopolitiques concernent surtout l'expertise et l'interdisciplinarité en lien avec la pratique de l'épidémiologie numérique, ainsi que la légitimité de cette pratique émergente. Nos analyses montrent que cette nouvelle pratique est peu connue et peu mise en pratique par les communautés de chercheurs canadiens en épidémiologie. Sur le plan épistémique, les chercheurs considèrent la pratique de l'épidémiologie numérique comme étant utile pour des recherches exploratoires et des recherches sociales analysant des opinions, mais ils la considèrent moins pertinente pour des recherches cliniques, pour déterminer l'incidence réelle des problèmes de santé et pour la surveillance des maladies. Sur le plan sociopolitique, les constats de notre recherche doctorale font ressortir des dimensions éthiques, de légalité et de pouvoir relatives à cette nouvelle pratique de recherche, ainsi que des écarts importants entre les ressources disponibles au sein de la discipline de l'épidémiologie et celles requises pour pratiquer l'épidémiologie numérique. Cette étude montre que les nouvelles pratiques de recherche à l’ère numérique impliquent autant des acteurs humains (organismes et chercheurs) que des acteurs non-humains (dispositifs numériques et algorithmes) interagissant sous forme de réseaux fluides et hétérogènes lors des recherches. Les contextes de la coproduction des connaissances sont caractérisés à la fois par une combinaison de divers modes de production des connaissances, la complémentarité entre les connaissances algorithmiques et les pratiques traditionnelles et le début de la numérisation des disciplines. Des questions restent en suspens quant au rôle des organismes produisant des données officielles, de la transdisciplinarité et de la diversification des sites de production des connaissances, notamment en ce qui concerne la division du travail entre les chercheurs, experts professionnels et profanes. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : épidémiologie numérique, mise en données, données numériques, dispositif méthodologique, coproduction des connaissances, cultures épistémiques, interdisciplinarité, discipline, pratique de recherche, diffusion d’une pratique de recherche, moteur de recherche Internet, médias sociaux, téléphones cellulaires, expertise, légitimité, institutionnalisation
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".