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Record W7104257877 · doi:10.71781/1320

Comprendre et mesurer les asymétries dans les dispositifs en ligne pour la délibération publique. Revue de la littérature internationale et analyse exploratoire d’un dispositif au sujet de l’innovation en santé

2022· dissertation· fr· W7104257877 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPublic Policy and Administration Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPublic investmentPublic space

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des trente dernières années, plusieurs organisations publiques et académiques ont créé des nombreux espaces de participation du public en adoptant des méthodes délibératives. Ayant pour finalité de réfléchir collectivement à ce qui serait une ligne de conduite raisonnable, les domaines d’application de ces dispositifs sont aussi variés que les politiques de santé publique, la planification organisationnelle, ou l’innovation et la recherche en santé. Suivant l’approche interactive de l’engagement public fondée sur les principes des théories de la démocratie délibérative, ces dispositifs aspirent à respecter trois dimensions normatives fondamentales : l’expression d’opinions justifiées, l’égalité et l’engagement. De fait, les asymétries entre les membres des groupes sociaux peuvent conduire à l’exclusion dans ces dispositifs en créant des obstacles dont la capacité à mobiliser du temps ou d’autres ressources pour délibérer. À leur tour, les exclusions peuvent également conduire à sous-évaluer les points de vue et les expériences de certains segments de la population conformément à une dérive vers la domination de l’espace communicationnel par quelques individus. L’égalité des chances à s’exprimer augmente, en principe, la probabilité qu’une diversité de points de vue soit entendue. Les méthodes délibératives en ligne, de plus en plus utilisées, apparaissent comme prometteuses en matière de réalisation des idéaux démocratiques car elles réduisent certaines exigences spatio-temporelles. Pourtant, peu d’études ont été menées afin de décrire l’éventail des approches actuellement utilisées pour mesurer les inégalités dans les processus et les résultats de la délibération en ligne. Pour contribuer à combler ces lacunes dans la littérature scientifique et dans la pratique délibérative nous adoptons une compréhension large de la communication dans les processus délibératifs. Il importe de comprendre comment les individus s’engagent dans des interactions variées afin de produire des informations de façon collective, sans pour autant dominer le débat. Pour ce faire, nous développons la notion des asymétries à partir du construit d’inégalités délibératives. Cette thèse a ainsi pour objectif principal d’examiner comment ces inégalités sont conceptualisées et mesurées, notamment lorsqu’elles se déroulent dans un environnement en ligne. Notre but étant d’identifier les mécanismes potentiels qui pourraient moduler des asymétries relevant de l’individu, du processus de communication de groupe et de la conception du dispositif afin d’informer et de faciliter la conduite de mécanismes délibératifs de meilleure qualité en santé publique. Notre recherche s’appuie sur un devis exploratoire suivant une approche séquentielle avec plusieurs méthodologies. Les deux premiers articles sont rédigés à partir de stratégies complémentaires de revues systématiques de la littérature internationale. Le premier article présente les construits pour définir et mesurer des asymétries délibératives par une revue de la portée (« scoping review »). Lorsqu’ils conçoivent des études et analysent des processus délibératifs, les chercheurs s’appuient sur des hypothèses et des présomptions normatives qui sous-tendent ces mesures. Pour analyser les résultats, nous mobilisons un cadre théorique ancré dans la recherche sur les mouvements sociaux qui propose la prise en compte des ressources biographiques des participants en tant que citoyens. Le deuxième article repose sur une revue systématique visant à inventorier les mesures d’évaluation des asymétries dans les études de délibération ayant opté pour un dispositif en ligne. Les résultats abordent leur définition et leur utilisation en considérant la qualité méthodologique des études, les propriétés des mesures et l’applicabilité tout au long des étapes du processus de délibération, allant du recrutement à l’évaluation des effets. Le troisième article comporte l’analyse secondaire des données issues de l’étude empirique d’un dispositif de délibération en ligne concernant la conception de technologies en santé au Québec, « Dessine-moi un futur ! ». Nous examinons l’occupation de l’espace communicationnel ainsi que les variations selon les caractéristiques sociodémographiques, comportementales et attitudinales des participants. Nous constatons que le partage de l’espace communicationnel amène à une participation et une interaction saillante, la saillance étant comprise à la fois comme un facteur et un résultat de l’engagement des participants dans la délibération. La façon dont le pouvoir est exercé n’est pas unilatérale, ni homogène au cours de la délibération en ligne. En conclusion, rendre les jugements du public explicites est un enjeu majeur pour les promoteurs des dispositifs de délibération dans le domaine de la santé. Les mécanismes délibératifs peuvent prendre en compte les asymétries au cours du processus pour équilibrer la diversité des ressources et des capacités dont disposent les membres du public. Cette thèse participe au renforcement de la recherche interdisciplinaire pour viser à réduire ces anomalies dans la délibération publique par une action conjointe de la santé publique et la démocratie délibérative.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.027
metaresearch head score (Gemma)0.060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.141

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0270.060
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0070.018
Scholarly communication0.0160.020
Open science0.0020.011
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.004

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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