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Venez découvrir les Sciences participatives

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Venez découvrir les Sciences participatives

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Pour cette édition de Confine ta Science, Clémentine et Arnaud vous présentent le monde de la recherche participative ! Qu'est-ce que c'est ? A quoi ça sert... Et comment participer ?

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11ème live de l'ESPGG ! Venez découvrir les sciences participatives avec Clémentine et Arnaud

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Lors de ce Live, Paul et Maxime vous expliquent le principe de la recherche collaborative et vous font découvrir différents types de jeux vidéos qui permettent de faire de la recherche en jouant : ceux qui permettent de collecter des données, ceux qui permettent de traiter des données, et ceux qui permettent de résoudre des problèmes.

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10ème live de l'ESPGG ! Avec Paul et Maxime, explorez les jeux de recherche participative !

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Ces jeux vidéos qui font avancer la Science

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Ces jeux vidéos qui font avancer la Science

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Une vidéo très complète, en français et avec plein de ressources qui parle du lien entre recherche participative et le monde des jeux vidéos.

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Ces jeux vidéos font avancer la science – Feat. ASTRONOGEEK | EPISODE #8

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La plateforme de projets de science participative zooniverse

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La plateforme de projets de science participative zooniverse

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Voici le site. En se créant un compte, vous pourrez aider la recherche dans de nombreux domaines!

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SPIPOLL : suivi photographique des insectes pollinisateurs

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SPIPOLL : suivi photographique des insectes pollinisateurs

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Si tu aimes la photo, alors ce projet de sciences participatives est pour toi ! Le SPIPOLL a pour but d’étudier les réseaux de pollinisation, c’est à dire les interactions complexes entre plantes et insectes, mais aussi entre les visiteurs des fleurs eux-mêmes.

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Un jeu créé en 2008 à l'université de Washington où on nous propose de replier au mieux des structures représentant des protéines.

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November 13, 2023

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November 13, 2023 Office Hour 11/15/23 November 09, 2023 New Release (2023-11-09) November 07, 2023 Developer Preview Release (2023-11-07) October 23, 2023 Developer Preview Release (2023-10-23) October 02, 2023 New Release (2023-10-02) August 18, 2023 SARS-CoV-2 helicase CACHE Challenge preliminary results August 11, 2023 [Drug Design Minute] CCHFV August 04, 2023 CCHFV Protease July 20, 2023 Office Hour 7/25/23 June 15, 2023 Compound Library Update (2023-06-15) See all news See Who's Leading

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Par l’équipe de fold it, Carnegie Melon University et Stanford University dans ce jeu on apprend les règles de base de repliement des brins d’ARN… Et on aide la recherche à comprendre comment ils se replient dans la réalité.

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Umap, qui utilise les données cartographiques de OpenStreetMap, une alternative libre à GoogleMaps

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Le lien vers la carte collaborative faite ensemble le 20 avril

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Le lien vers la carte collaborative faite ensemble le 20 avril

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Notre carte, qui donne le nombre de minutes de marche jusqu'au vendeur le plus proche de papier toilette en fonction du lieu géographique.

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Phylo est un jeu interactif et participatif créé à l'Université de McGill qui contribue à l’avancée scientifique dans le domaine de la génétique. Le joueur est invité à aligner des séquences de gènes représentées par des pièces de couleurs.

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Un jeu conçu à l'Université d'Aarhus, qui simule ce qui est fait expérimentalement dans un laboratoire quand on veut faire passer un atome froid d’un état à un autre. Le jeu simule les règles du comportement de cet atome et propose au joueur de les utiliser pour trouver la meilleure façon de passer du premier état vers le second. Les "meilleurs" essais des joueurs humains sont gardés en mémoire, et optimisés pour être mis en pratique dans les expériences de laboratoire.

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Find out how you can contribute to cutting edge physics and hybrid-intelligence research when you play Quantum Moves 2.

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Le jeu WildWatch Kenya auquel nous avons joué

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Le jeu WildWatch Kenya auquel nous avons joué

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Ce jeu aide les chercheurs à comprendre les habitudes des animaux sur une réserve naturelle au nord du Kenya

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Skill Lab : Science Detective (en anglais)

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Skill Lab : Science Detective (en anglais)

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Un jeu qui permet de participer à la recherche du laboratoire de sciences cognitives de l’université d’Aarhus. A travers de mini jeux d’adresse et de réflexion simple, ce jeu collecte des données sur les comment chacun réalise ces tâches en fonction de son groupe social (âge, sexe, études...).

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ScienceAtHome | Games | Skill Lab: Science Detective

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What's your gaming superpower? Play a variety of mini games to reveal your strengths and cognitive skills!

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Un jeu dévelloppé en 2012, collaboration entre le MIT, L'université de Princetown et L'Institut Max Planck. Le but est de cartographier des neurones de la rétine à partir d'images prises au Microscope electronique, en 3 dimensions. Le but de l'étude qui est derrière est de comprendre, concrètement, comment les neurones se connectent et fonctionnent.

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Play EyeWire to map the 3D structure of neurons and contribute to revolutionary crowd-sourced scientific discovery from Seung Lab.

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Dans ce jeu, développé au Centre de Recherches Interdisciplinaires à Paris, on joue le rôle d'une bactérie, on traficote notre ADN, on se ballade, on se divise... Le jeu sert à vulgariser les bases de la microbiologie. Et ce qui sert à la recherche, c'est qu'en même temps, que vous jouez, l'efficacité de l'apprentissage est évalué.

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You're about to participate to our survey. Thank you! Merci de prendre le temps de répondre à notre enquête !

You're about to end your game. Vous allez quitter le jeu. Please fill in the survey before exiting the game! Otherwise your progress can't be measured. Remplissez l'enquête avant de quitter, sinon votre progrès ne pourra être mesuré !

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You're about to participate to our survey. Thank you! Merci de prendre le temps de répondre à notre enquête ! You're about to end your game. Vous allez quitter le jeu. Please fill in the survey before exiting the game! Otherwise your progress can't be measured.

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De la recherche participative dans Borderlands 3

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De la recherche participative dans Borderlands 3

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Un article qui parle de l'application de recherche participative qui a été ajoutée au jeu Borderlands 3.

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Toms Guide : actualités high-tech et logiciels

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Accueil " Actualité " Borderlands Science : aidez les scientifiques en jouant à Borderlands 3

Vous pouvez soutenir la recherche dans Borderlands 3 en jouant à un puzzle game. Baptisé Borderlands Science, l'initiative de science participative aide les chercheurs à trier des séquences ADN à partir d'un simple mini-jeu.

Qu'il s'agisse de GTA ou de Doom Eternal, proposer un jeu dans un jeu n'est pas vraiment nouveau. Pourtant Borderlands 3 vient d'en introduire un d'un nouveau genre en proposant aux joueurs de consacrer un peu de leur temps pour soutenir un projet scientifique. Le FPS de Gearbox Software permet en effet de jouer un à mini-jeu de science participative pour trier et comparer des séquences d'ADN.

Crédit : Gearbox Software

Baptisé Borderlands Science, l'initiative est née d'un partenariat entre Gearbox, l'Université de McGill, Massively Multiplayer Online Science et The Microsetta Initiative. Dans une vidéo pleine d'humour, la neuroscientifique Mayim Bialik, qui a également incarné Amy Farrah Fowler dans la série The Big Bang Theory, présente le projet. Il consiste à trier et comparer les séquences d'ADN des microbes qui peuplent nos intestins, et qui sont à l'origine de maladies ou de troubles aussi divers que le diabète ou l'anxiété. Pour y parvenir, les scientifiques ont recours à des algorithmes informatiques qui commettent malheureusement des erreurs. Grâce à un simple puzzle game, Borderlands Science permet de corriger ces erreurs, et d'améliorer l'algorithme de tri.
Coronavirus : la recherche sollicite votre CPU pour trouver un remède Coronavirus : les chercheurs utilisent un jeu vidéo pour mieux le comprendre
Comment participer à Borderlands Science ?

Rien de plus, il suffit de jouer la borne d'arcade de l'infirmerie de Tannis à bord de Sanctuary. Inutile d'être un spécialiste de la génétique, vous devez simplement faire appel à vos capacités d'analyse pour obtenir le meilleur score possible. Pour vous récompenser, le mini-jeu permet d'obtenir de la monnaie in-game que vous pourrez dépenser comme bon vous semble. Vous auriez tort de ne pas essayer.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'équipe qui se cache derrière le jeu, rendez-vous sur DNA Puzzles.
Borderlands 3 : malgré son succès planétaire, ses développeurs ne toucheront pas un kopek
Source : YouTube

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Borderlands Science : aidez les scientifiques en jouant à Borderlands 3

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Accueil " Actualité " Borderlands Science : aidez les scientifiques en jouant à Borderlands 3 Vous pouvez soutenir la recherche dans Borderlands 3 en jouant à un puzzle game. Baptisé Borderlands Science, l'initiative de science participative aide les chercheurs à trier des séquences ADN à partir d'un simple mini-jeu.

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Une vidéo de la chaîne Dirty Biology, qui parle du lien entre les jeux vidéos, les applications et la recherche participative.

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Pokemon Go peut-il faire de vous un scientifique ? Sources et app de science citoyenne : http://bit.ly/2bXUTyG Soutenez l'émission sur Tipeee : https://www.tipeee.com/dirtybiology Facebook : https://www.facebook.com/Dirtybiology Twitter : https://twitter.com/dirtybiology Snapchat : dirtybiology AYEAH : https://www.youtube.com/channel/UCBK2DclO34h6BDqqrh-drPw Lord Bif : https://www.youtube.com/channel/UCAe-WMrDelXvw9ik2MpwBHQ/featured Otam : https://www.youtube.com/channel/UC5Yj2IJRb-GpfJeRV5ZNMDA Merci à Nicolas de Pilote pour le cadrage !

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Des dilemmes moraux vous sont présentés. En tant qu'observateur externe, vous devez juger quel résultat vous semble le plus acceptable. Vous pouvez ensuite comparer vos réponses à celle d'autres participant·es.

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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Une datavisualisation a été mise en place pour avoir accès facilement aux résultats de l'étude. Ils sont consultable facilement en cliquant sur le lien ci-dessous.

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La publication scientifique issue de l'étude

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La publication scientifique issue de l'étude

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Publiée dans le journal scientifique Nature

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Data availability

Source data and code that can be used to reproduce Figs. 2- 4, Extended Data Figs. 1- 7, Extended Data Tables 1, 2, Supplementary Figs. 3- 21, and Supplementary Table 2 are all available at the following link: https://goo.gl/JXRrBP. The provided data, both at the individual level (anonymized IDs) and the country level, can be used beyond replication to answer follow-up research questions.

References

1. 6.
Wiener, N. Some moral and technical consequences of automation. Science 131, 1355-1358 (1960).

2. 9.
Dadich, S. Barack Obama, neural nets, self-driving cars, and the future of the world. Wired https://www.wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/ (2016).

3. 12.
Bonnefon, J.-F., Shariff, A. & Rahwan, I. The social dilemma of autonomous vehicles. Science 352, 1573-1576 (2016).

4. 20.
Müllner, D. Modern hierarchical, agglomerative clustering algorithms. Preprint at https://arxiv.org/abs/1109.2378 (2011).

5. 22.
Muthukrishna, M. Beyond WEIRD psychology: measuring and mapping scales of cultural and psychological distance. Preprint at https://ssrn.com/abstract=3259613 (2018).

6. 23.
Hofstede, G. Culture's Consequences: Comparing Values, Behaviors, Institutions and Organizations Across Nations (Sage, Thousand Oaks, 2003).

7. 24.
International Monetary Fund. World Economic Outlook Database https://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2017/01/weodata/index.aspx (2017).

8. 26.
Gächter, S. & Schulz, J. F. Intrinsic honesty and the prevalence of rule violations across societies. Nature 531, 496-499 (2016).

9. 28.
Henrich, J. et al. In search of Homo Economicus: behavioral experiments in 15 small-scale societies. Am. Econ. Rev. 91, 73-78 (2001).

10. 29.
Future of Life Institute. Asilomar AI Principles https://futureoflife.org/ai-principles/ (2017).

Download references

Acknowledgements

I.R., E.A., S.D., and R.K. acknowledge support from the Ethics and Governance of Artificial Intelligence Fund. J.-F.B. acknowledges support from the ANR-Labex Institute for Advanced Study in Toulouse.

Author information

Affiliations

1. The Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA

Edmond Awad

, Sohan Dsouza

, Richard Kim

& Iyad Rahwan

2. Department of Human Evolutionary Biology, Harvard University, Cambridge, MA, USA

Jonathan Schulz

& Joseph Henrich

3. Department of Psychology, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada

4. Toulouse School of Economics (TSM-R), CNRS, Université Toulouse Capitole, Toulouse, France

5. Institute for Data, Systems & Society, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA

Contributions

I.R., A.S. and J.-F.B. planned the research. I.R., A.S., J.-F.B., E.A. and S.D. designed the experiment. E.A. and S.D. built the platform and collected the data. E.A., S.D., R.K., J.S. and A.S. analysed the data. E.A., S.D., R.K., J.S., J.H., A.S., J.-F.B., and I.R interpreted the results and wrote the paper.

Corresponding authors

Correspondence to Azim Shariff or Jean-François Bonnefon or Iyad Rahwan.

Ethics declarations

Competing interests

The authors declare no competing interests.

Additional information

Publisher's note: Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Extended data figures and tables

Calculated values correspond to values in Fig. 2a (that is, AMCE calculated using conjoint analysis). For example, 'Sparing Pedestrians [Relation to AV]' refers to the difference between the probability of sparing pedestrians, and the probability of sparing passengers (attribute name: Relation to AV), aggregated over all other attributes. Error bars represent 95% confidence intervals of the means. AV, autonomous vehicle. a, Validation of assumption 1 (stability and no-carryover effect): potential outcomes remain stable regardless of scenario order. b, Validation of assumption 2 (no profile-order effects): potential outcomes remain stable regardless of left-right positioning of choice options on the screen. c, Validation of assumption 3 (randomization of the profiles): potential outcomes are statistically independent of the profiles. This assumption should be satisfied by design. However, a mismatch between the design and the collected data can happen during data collection. This panel shows that using theoretical proportions (by design) and actual proportions (in collected data) of subgroups results in similar effect estimates. See Supplementary Information for more details.

Calculated values correspond to values in Fig. 2a (AMCE calculated using conjoint analysis). For example, 'Sparing Pedestrians [Relation to AV]' refers to the difference between the probability of sparing pedestrians, and the probability of sparing passengers (attribute name: Relation to AV), aggregated over all other attributes. Error bars represent 95% confidence intervals of the means. a, Validation of textual description (seen versus not seen). By default, respondents see only the visual representation of a scenario. Interpretation of what type of characters they represent (for example, female doctor) may not be obvious. Optionally, respondents can read a textual description of the scenario by clicking on 'see description'. This panel shows that direction and (except in one case) order of effect estimates remain stable. The magnitude of the effects increases for respondents who read the textual descriptions, which means that the effects reported in Fig. 2a were not overestimated because of visual ambiguity. b, Validation of device used (desktop versus mobile). Direction and order of effect estimates remain stable regardless of whether respondents used desktop or mobile devices when completing the task. c, Validation of data set (all data versus full first-session data versus survey-only data). Direction and order of effect estimates remain stable regardless of whether the data used in analysis are all data, data restricted to only first completed (13-scenario) session by any user, or data restricted to completed sessions after which the demographic survey was taken. First completed session by any user is an interesting subset of the data because respondents had not seen their summary of results yet, and respondents ended up completing the session. Survey-only data are also interesting given that the conclusions about individual variations in the main paper and from Extended Data Fig. 3 and Extended Data Table 1 are drawn from this subset. See Supplementary Information for more details.

Subpopulations are characterized by respondents' age ( a, older versus younger), gender ( b, male versus female), education ( c, less versus more educated), income ( d, higher versus lower income), political views ( e, conservative versus progressive), and religious views ( f, not religious versus very religious). Error bars represent 95% confidence intervals of the means. Note that AMCE has a positive value for all considered subpopulations; for example, both male and female respondents indicated a preference for sparing females, but the latter group showed a stronger preference. See Supplementary Information for a detailed description of the cutoffs and the groupings of ordinal categories that were used to define each subpopulation.

The three colours of the dendrogram branches represent three large clusters: Western, Eastern, and Southern. The names of the countries are coloured according to the Inglehart-Welzel Cultural Map 2010-201421. See Supplementary Information for more details. The dendrogram is essentially similar to that shown in Fig. 3a.

a, b, We use two internal metrics of validation of three linkage criteria of calculating hierarchical clustering (Ward, Complete and Average) in addition to the K-means algorithm: a, Calinski-Harabasz index; b, silhouette index. The x axis indicates the number of clusters. For both internal metrics, a higher index value indicates a 'better' fit of partition to the data. c, d, We use two external metrics of validation of the used hierarchical clustering algorithm (Ward) versus those of random clustering assignment: c, purity; d, maximum matching. The histogram shows the distributions of purity and maximum matching values derived from randomly assigning countries to nine clusters. The red dotted lines indicate purity and maximum matching values computed from the clustering output of the hierarchical clustering algorithm using ACME values. See Supplementary Information for more details.

Distributions are based on gender ( a), age ( b), income ( c), and education attributes ( d). Most users on Moral Machine are male, went through college, and are in their 20s or 30s. While this indicates that the users of Moral Machine are not a representative sample of the whole population, it is important to note that this sample at least covers broad demographics. See Supplementary Information for more details.

a- d, Only gender ( a), age ( b), income ( c), and education ( d) attributes are available for both data sets. The MM US sample has an over-representation of males and younger individuals compared to the ACS US sample. e, A comparison of effect sizes as calculated for US respondents who took the survey on MM with the use of post-stratification to match the corresponding proportions for the ACS sample. Except for 'Relation to AV' (the second smallest effect), the direction and order of all effects are unaffected. See Supplementary Information for more details.

Extended Data Table 1 Regression table showing the individual variations for each of the nine attributes

Extended Data Table 2 Country-level OLS regressions showing the relationships between key ethical preferences and various social, political and economic measures

Supplementary information

This file contains Supplementary Text, Supplementary Figures 1-11, Supplementary Tables 1-2 and Supplementary References.

About this article

Cite this article

Awad, E., Dsouza, S., Kim, R. et al. The Moral Machine experiment. Nature 563, 59-64 (2018). https://doi.org/10.1038/s41586-018-0637-6
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With the rapid development of artificial intelligence have come concerns about how machines will make moral decisions, and the major challenge of quantifying societal expectations about the ethical principles that should guide machine behaviour. To address this challenge, we deployed the Moral Machine, an online experimental platform designed to explore the moral dilemmas faced by autonomous vehicles.

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Etat des lieux, bonnes pratiques et recommandations.

Ce rapport permet de comprendre un peu mieux les sciences participatives en France. Il a été publié en 2016.

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Portail français de la recherche participative

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Portail français de la recherche participative

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Recueillir directement auprès de la population des données épidémiologiques sur le COVID-19, par Internet et de façon anonyme. Il est en France, le seul système permettant d'étudier les symptômes présentés par les personnes malades qui n'ont pas forcément recours au système de soins

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Science Ensemble - Engagez-vous dans les sciences participatives

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