# La trumplang, instrument de destruction de la pensée : analyse de l'impact de la censure trumpiste sur la recherche en santé mentale

Vincent P. Martin, Karën Fort, Jean-Arthur Micoulaud-Franchi

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Vincent P. Martin, Karën Fort, Jean-Arthur Micoulaud-Franchi. La trumplang, instrument de destruction de la pensée : analyse de l'impact de la censure trumpiste sur la recherche en santé mentale. TALN 2025 - 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jul 2025, Marseille, France. p. 478-488. http://hal-05246917

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# La trumplang, instrument de destruction de la pensée : analyse de l'impact de la censure trumpiste sur la recherche en santé mentale

Vincent P. Martin¹ Karën Fort¹ Jean-Arthur Micoulaud-Franchi²,³

(1) Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA, F-54000 Nancy

(2) Service Universitaire de Médecine du Sommeil, Service d'exploration du système nerveux, CHU de Bordeaux, Place Amélie Raba-Leon, F-33076 Bordeaux, France

(3) SANPSY,CNRS UMR 6033, Place Amélie Raba-Leon, F-33076 Bordeaux, France

vpmartin@inria.fr, karen.fort@loria.fr,

jean-arthur.micoulaud-franchi@chu-bordeaux.fr

## RÉSUMÉ

Un processus de censure de l'activité scientifique est en cours aux États-Unis. À partir de listes de termes interdits, des dossiers de financements sont réétudiés, des articles scientifiques sont rétractés. Or, le langage structure les tranches du réel descriptibles — et donc celles qui peuvent être étudiées scientifiquement. Dans cet article, nous souhaitons afficher comment la mise en place d'une telle censure pourrait provoquer la disparition de la recherche portant sur la santé mentale. Pour cela, nous avons réalisé une analyse bibliographique des 64 434 articles contenant le terme « mental health » dans leur titre référencé dans PubMed. Nous avons ensuite extrait une liste de termes interdits de leur résumé, identifié les thèmes sous-jacents et généré un réseau lexical. Ces résultats démontrent l'impossibilité de penser la santé mentale sans les termes interdits par les directives trumpistes, dont la censure signerait l'abandon de plus de 50 ans de progrès en santé publique.

## ABSTRACT

Trumplang, an instrument of destruction of thought : analysis of the impact of Trumpist censorship on mental health research

A process of censorship of scientific activity is underway in the United States. Based on lists of prohibited terms, funding applications are being re-examined and scientific articles retracted. Yet language structures the slices of reality that can be described — and therefore those that can be studied scientifically. In this article, we aim at showing how the implementation of such censorship could put mental health research at risk of disappearing. To this end, we carried out a bibliographic analysis of the 64,434 articles containing “mental health” in their title referenced in PubMed. We then extracted a list of prohibited terms from their abstracts, identified the underlying themes, and traced a lexical network. These results demonstrate the impossibility of thinking about mental health without the terms banned by the Trumpist directives, whose censorship would signal the abandonment of over 50 years of progress in public health.

MOTS-CLÉS : censure, santé mentale, bibliométrie, réseau lexical.

KEYWORDS: Censorship, Mental Health, Bibliometrics, Lexical Network.

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# 1 Introduction

Le début du second mandat de Donald Trump comme président des États-Unis est marqué par une succession très rapide de décisions choc, appliquées de manière brutale. Parmi ces décisions, certaines concernent directement la recherche, sur laquelle elles vont avoir un impact durable. Nous souhaitons montrer ici comment la censure d'une liste restreinte de termes dans les publications scientifiques pourrait menacer l'existence d'un domaine entier de recherche.

## 1.1 Contexte

**Le concept de santé mentale** La santé mentale est un concept complexe, définit par l'OMS comme « état de bien-être qui permet à chacun de réaliser son potentiel, de faire face aux difficultés normales de la vie, de travailler avec succès et de manière productive, et d'être en mesure d'apporter une contribution à la communauté. ». Toujours selon l'OMS, la santé mentale représente bien plus que l'absence de troubles mentaux et fait partie intégrante de la santé : il n'y a pas de santé sans santé mentale.

La santé mentale est donc beaucoup plus large que le seul domaine de la psychiatrie, et concerne tout le monde en prenant en compte tous les aspects de la vie d'une personne (Colucci, 2021). Ainsi, la santé mentale peut être altérée par des troubles psychiatriques, mais dépend aussi des conditions de vie, comme l'environnement socio-économique (Dickman et al., 2017) ou le contexte social des personnes, qui eux-mêmes peuvent être altérés par des caractéristiques discriminées des personnes comme l'identité de genre (Newcomb et al., 2020), l'identité raciale (Lipson et al., 2022), l'orientation sexuelle (Gonzales & Henning-Smith, 2017), etc. Il est impossible de penser la santé mentale sans intégrer ces éléments – donc les mots qui permettent de les désigner.

**Le langage, support de la pensée (académique)** En effet, comme l'écrivait Ludwig Wittgenstein dans son *Tractatus logico-philosophicus* (Wittgenstein, 1921) : « Les limites de mon langage signifient les limites de mon propre monde. ». Le langage ne se contente pas de refléter la pensée, mais il en délimite les frontières. Pour Wittgenstein, tout ce qui peut être pensé clairement doit pouvoir être dit clairement, et ce qui ne peut être dit est en dehors du domaine de la pensée rationnelle. Le langage devient ainsi la grille à travers laquelle nous comprenons et organisons le monde. En conséquence, lorsque le langage est altéré ou restreint (par ex. par censure), notre capacité à concevoir certaines idées ou à exprimer des pensées complexes se trouve également limitée.

Plus spécifiquement dans la recherche académique, le langage est au cœur de toutes les activités scientifiques, comme outil de communication entre les pairs, dans les publications scientifique (Latour, 1987), mais aussi dans l'élaboration même de ce qu'est un *fait scientifique* : « Il n'y a pas le monde d'un côté, les énoncés sur le monde de l'autre, mais une nappe épaisse et étendue de traces et d'énoncés, imbriqués les uns dans les autres, liés, articulés les uns aux autres. » (Callon et al., 2001, p.92). De façon similaire, le travail de recherche est matérialisé dans de nombreuses *traces* (Callon et al., 2001, p.91) et « [...] *références*, c'est-à-dire de la capacité des discours humains à désigner de façon fiable certaines parties du monde qu'il apparaît pertinent d'identifier afin d'assurer une certaine stabilité à nos pratiques. » (Citton, 2013, p.19).
La situation aux États-Unis <fnref n="1" /> Or, le 29 Janvier 2025, la circulation d'un mémo du directeur de l'Office of Personnel Management <fnref n="2" /> est à l'origine de l'élimination des termes relatifs à la diversité, l'équité et l'inclusion (DEI) <fnref n="3" /> de « tous les aspects de la société étatsunienne ». Des « termes interdits » sont ainsi automatiquement recherchés dans tous les documents scientifiques, incluant les demandes de financement ou les articles scientifiques <fnref n="4" />. Par exemple, la National Science Foundation (NSF) a conçu un logiciel permettant d'identifier automatiquement les demandes de financement qui contiennent des termes fréquemment associés aux DEI, comme « activism » (activisme) ou « equal opportunity » (opportunités égales), mais aussi des termes plus ambigus comme « women » (femmes) ou des termes scientifiques comme « bias » (biais) ou « polarization » (polarisation) <fnref n="5" />. Pire, le Centers for Disease Control and Prevention (CDC) a retiré de l'accès à des données de santé auparavant accessibles publiquement comme les bases de données sur le VIH et a abandonné la publication d'articles en cours d'examen en vue de leur publication dans des revues scientifiques <fnref n="6" />. Des initiatives similaires ont été rendues publiques par la presse à la NASA ou encore au NIH (principal institut de financement de la recherche bio-médicale) <fnref n="5" />.

Ces initiatives correspondent à l'application d'une des recommandations du *Project 2025* écrit par la fondation Heritage (Dans & Groves, 2023), qui inspire fortement le mandat actuel du gouvernement Trump <fnref n="7" />. Ce rapport préconise, dès la page 4, que

> « Le prochain président conservateur doit rendre les institutions de la société civile américaine difficiles à cibler par les « guerriers de la culture woke ». Cela commence par l'élimination des termes orientation sexuelle et identité de genre ("SOGI"), diversité, équité, et inclusion ("DEI"), genre, égalité de genre, équité de genre, sensibilisation au genre, sensibilité au genre, avortement, santé génésique, droits génésiques, ou n'importe quel autre terme utilisé pour priver les étatsuniens de leurs droits au titre du premier amendement, de toutes les règles fédérales, agences de régulation, contrats, subventions, régulations, et de la législation existante. » <fnref n="8" />

Ces recommandations peuvent conduire au façonnage d'une *trumplang*, pendant trumpiste de la *novlangue* développée dans 1984 par George Orwell. En limitant la pensée critique en réduisant le langage, la *trumplang* émerge comme une forme de manipulation linguistique où les termes utilisés (notamment dans les documents scientifiques – mais pas uniquement) sont détournés pour servir une idéologie spécifique correspondant aux intérêts politiques et économiques dominants, effaçant ou modifiant des réalités gênantes. Cette censure vise à contrôler non seulement les informations accessibles aux citoyens, mais aussi la façon dont ils interprètent et perçoivent la réalité, créant ainsi un langage de la distorsion, une réalité alternative où certains faits deviennent « non vérifiables » ou

<footnote n="1">1. Cet article a été écrit à la fin du mois de mars 2025. La situation décrite dans ce paragraphe peut avoir changée depuis.</footnote>

<footnote n="2">2. Charles Ezell à cette date.</footnote>

<footnote n="3">3. *Diversity, Equity, and Inclusion* en anglais.</footnote>

<footnote n="4">4. "The List of Trump's Forbidden Words That Will Get Your Paper Flagged at NSF", *Gizmodo* le 5 février 2025, https://gizmodo.com/the-list-of-trumps-forbidden-words-that-will-get-your-paper-flagged-at-nsf-2000559661</footnote>

<footnote n="5">5. "Ban on D.E.I. Language Sweeps Through the Sciences", *The New York Times* du 9 février 2025, https://www.nytimes.com/2025/02/09/science/trump-dei-science.html</footnote>

<footnote n="6">6. "FDA scientists told 'woman' and 'disabled' are on Trump's banned word list", *The Independant* du 21 février 2025. https://www.independent.co.uk/news/world/americas/us-politics/donald-trump-banned-word-list-b2701535.html</footnote>

<footnote n="7">7. https://www.heritage.org/impact/trump-administration-embraces-heritage-foundation-policy-recommendations, consulté le 21 mars 2025</footnote>

<footnote n="8">8. « The next conservative President must make the institutions of American civil society hard targets for woke culture warriors. This starts with deleting the terms sexual orientation and gender identity ("SOGI"), diversity, equity, and inclusion ("DEI"), gender, gender equality, gender equity, gender awareness, gender-sensitive, abortion, reproductive health, reproductive rights, and any other term used to deprive Americans of their First Amendment rights out of every federal rule, agency regulation, contract, grant, regulation, and piece of legislation that exists. » Notre traduction.</footnote>
tout simplement « non pertinents ». La *trumplang* se place donc au cœur d'une bataille idéologique
pour le contrôle des faits et des vérités, dans une société de plus en plus fragmentée.

**Objectif de cet article** Notre objectif dans cet article est d'anticiper l'impact que pourrait avoir l'établissement d'une *trumplang* sur la recherche en santé mentale, en explorant le paysage formé par les termes interdits dans les articles scientifiques portant sur ce sujet. En effectuant une analyse bibliométrique et un réseau lexical de ces termes interdits, nous souhaitons afficher l'impossibilité de penser la santé mentale sans les termes relatifs à la DEI, premières victimes de la censure trumpiste.

2 Méthode

2.1 Extraction des articles

Nous avons extrait automatiquement tous les articles contenant le terme « mental health » dans leur titre dans la base de données bibliographique PubMed, publié depuis le 1er Janvier 1950 jusqu'au 17 Mars 2025 (bibliothèque R pubmedR, v 0.0.3). Nous avons ensuite filtré les articles pour lesquels le résumé est vide (par exemple, du fait d'un mauvais formatage des métadonnées dans PubMed).

## 2.2 Extraction des termes interdits et leur dynamique temporelle

Plusieurs journaux de presse américaine ont publiés des listes de ces mots interdits, non divulguées par les agences gouvernementales qui les ont conçus et/ou les utilisent : le Washington Post 9, le New York Times 10 ou encore le journal web Gizmodo4. Nous avons choisi d'utiliser la liste du New York Times, qui nous semblait la plus complète, issue de l'agrégation des listes de plusieurs agences gouvernementales américaines. Cette liste contient 197 termes interdits.

Pour chaque article inclus, nous avons agrégé le découpage en unigrammes, bigrammes et trigrammes de mots de leur résumé. Nous avons ensuite filtré cet agrégat pour ne conserver que les termes interdits parmi ces résumés.

Enfin, à partir de cette extraction, nous avons analysé le nombre de termes interdits par résumé, et nous avons représenté dans la figure 1 le nombre de résumés contenant au moins un terme interdit (haut) et le nombre moyen de termes interdits par article (bas) en fonction de l'année de publication des articles.

2.3 Identification des thèmes sous-jacents

Afin d'explorer et d'identifier les principales dimensions sémantiques sous-jacentes aux termes
interdits, nous avons appliqué une analyse de Dirichlet Latente (Renganathan, 2017). Pour opti-
miser le nombre de thèmes, nous avons utilisé la fonction FindTopicsNumber de la bibliothèque

<footnote n="9">9. "Here are the words putting science in the crosshairs of Trump's orders", *The Washington Post* du 4 Février 2025.
https://www.washingtonpost.com/science/2025/02/04/national-science-foundation-trump-executive-orders-words/</footnote>

<footnote n="10">10. "These Words Are Disappearing in the New Trump Administration". *The New York Times* du 7 Mars 2025,
https://www.nytimes.com/interactive/2025/03/07/us/trump-federal-agencies-websites-words-dei.html</footnote>
*ldatuning* (v 1.0.2) et sélectionné le nombre de clusters (entre deux et huit) minimisant la distance *CaoJuan2009* et maximisant la distance *Deveaud2014* (nom des distances implémentées dans la bibliothèque *ldatuning*). Nous avons ensuite attribué à chaque terme interdit le cluster qui avait le plus de chance de le générer, en utilisant la bibliothèque *R topicmodels* (v 0.2). Nous avons ensuite nommé les thèmes à partir des termes qui leur sont affectés et du nombre relatif d'occurrences de ces termes.

## 2.4 Construction d'un réseau lexical

Afin de visualiser les termes interdits extraits des résumés, nous avons construit un réseau lexical. Pour cela, nous avons calculé, pour chaque paire de termes interdits, la corrélation de Spearman entre les nombres d'apparition de ces termes à travers tous les résumés.

Nous les avons ensuite représentés sous forme d'un graphe grâce au logiciel *Gephi* (v 0.10.1), dont les nœuds (bulles) sont les termes interdits et les arêtes sont proportionnelles à la valeur absolue des corrélations. La taille des bulles est proportionnelle au nombre d'apparitions du terme interdit dans notre corpus (échelle logarithmique), la couleur des bulles est elle associée au thème attribué aux termes interdits. L'épaisseur des arêtes est proportionnelle à la valeur absolue de la corrélation du nombre d'apparitions des termes dans les mêmes résumés. Pour favoriser la lisibilité de la figure 3, seule la moitié des arêtes est représentée – celles ayant les plus fortes valeurs. La disposition géométrique du graphe a été optimisée par un modèle de répulsion/attraction linéaire avec approximations de Barnes Hut (algorithme *Force Atlas 2*).

# 3 Résultats

## 3.1 Extraction des articles contenant des termes interdits

Nous avons extrait 87 567 références bibliographiques, parmi lesquelles 67 482 (77,1 %) comprenaient un résumé non vide. Parmi les résumés non vides, 64 434 (95,5 %) contenaient au moins un terme interdit, dont 39 745 (58,9 %) avec un mot interdit autre que *mental health*. Nous nous référons à ces 64 434 résumés comme « le corpus » dans la suite de l'article. Le nombre d'articles contenant au moins un mot interdit en fonction de l'année de publication est représenté dans la figure 1.

Ces articles ont été publiés entre 1955 et 2025, dont la moitié durant ou après 2019. Depuis les années 1980, le nombre d'articles portant sur la santé mentale (Figure 1, haut) comme le nombre de termes interdits dans leur résumé (Figure 1, bas) n'ont cessé d'augmenter, sauf en 2023 et 2024, où le nombre d'articles répertoriés dans PubMed chute brusquement, ce qui peut probablement s'expliquer par les délais entre le moment de publication des articles et leur référencement dans PubMed.

## 3.2 Extraction des termes interdits à partir des résumés

Les résumés étudiés ont une longueur moyenne de 215,9 mots (écart-type : 87 mots). Sur les 197 termes interdits, nous en avons retrouvés 165 (83,8 %) dans notre corpus. Certains termes similaires (par ex. « female » et « females ») ont été fusionnés en un seul terme (par ex. « female* »), identifiables
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

FIGURE 1 – **Haut** : nombre de résumés contenant au moins un mot interdit en fonction de l'année de publication des articles. **Bas** : évolution temporelle du nombre moyen de termes interdits. Les barres verticales en gris foncé indiquent les écarts-types.

à un astérisque en fin de terme. Ces stratégies de fusion sont détaillées en Annexes. Nous étudions
dans la suite les 111 termes distincts résultants de ce processus de fusion.

Les résumés du corpus contiennent en moyenne 5,7 termes interdits (écart-type : 4,4 ; maximum : 58), représentant un total de 370 056 termes interdits dans le corpus. L'histogramme du nombre de termes interdits par résumé est représenté dans la figure 2 (gauche).

3.3 Thèmes

La répartition des termes interdits en cinq thèmes optimise l’allocation de Dirichlet latente (Figure 2).
Un des groupes identifié (en vert foncé) ne contient que quatre termes, dont trois sont des termes
transversaux aux autres (« mental health », « inequality* », « cultural differences »). Nous avons
nommé les quatre autres thèmes sur la base des termes inclus dans ceux-ci comme suit :

— vulnérabilité sociales (n=42, en violet)

— inégalités systémiques (n=31, en vert)

— activisme et justice sociale (n=26, en bleu)

— transidentité (n=8, en orange)

3.4 Réseau lexical

Le réseau lexical est représenté dans la figure 3. En dehors du mot-clé « mental health », qui fait
partie de la liste des mots interdits et qui apparaît de façon dominante (n=229 085, 61,9 %), les termes
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

FIGURE 2 – **Gauche** : distribution du nombre de termes interdits par article dans notre corpus. Certains résumés contiennent plus de 30 termes interdits (maximum : 58) mais la figure a été tronquée pour des raisons de lisibilité. **Droite** : détermination du nombre de thèmes qui optimise l’allocation de Dirichlet latente.

interdits les plus représentés sont les suivants :

— « women » (n=17 914, 12,7 % des 140 961 termes autres que « mental health »),

— « status » (n=12 126, 8,6 %)

— « trauma* » (n=10 414, 7,4 %)

— « gender* » (n=9 687, 6,9 %)

— « barrier* » (n=9 523, 6,8 %)

— « female* » (n=8 766, 6,2 %)

— « disabilit* » (n=5 268, 3,7 %).

— « race* » (n=4 761, 3,4 %).

Ces huit termes représentent à eux seuls 55,8 % des termes interdits autres que « mental health ». De plus, la densité de connexions sur le réseau illustre l'interconnexion entre tous ces termes interdits.

## Discussion

**Termes interdits les plus représentés** Les termes interdits avec les plus grandes fréquences d'apparition dans notre corpus en dehors de « mental health » sont relatifs aux femmes (« women », « female* »), à l'origine ethnique des individus (« race* »), mais aussi à des notions plus générales comme le *statut* dans la société (« status ») et les *barrières* d'accès aux soins (« barrier* »). Enfin, les deux termes médicaux « trauma* » et « disabilit* » sont parmi les termes interdits les plus représentés dans notre corpus : comment penser la notion de santé mentale sans ces mots ?

Par ailleurs, certains mots figurant sur la liste de termes interdits choisie n'ont pas été retrouvés dans notre corpus, comme par exemple « equitableness », « people-centered care » ou encore « promote
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Réseau lexical des termes interdits dans 64 434 résumés d’articles contenant le terme « mental health » dans leur titre sur PubMed. Chaque disque correspond à un terme interdit ; sa taille est proportionnelle au nombre total d’occurrences dans le corpus (échelle logarithmique) ; sa couleur est associée à son thème (allocation de Dirichlet Latente). L’épaisseur des arêtes entre les noeuds est proportionnelle à la valeur absolue de la corrélation du nombre d’apparitions dans les résumés.</figcaption></figure>
diversity ». Le fait que nous ne les ayons pas trouvé dans notre corpus n'amoindrit cependant pas leur
importance vis-à-vis de la santé mentale : cela identifie au contraire des champs de recherche en santé
mentale à investir.

Enfin, les termes interdits sont fortement connectés dans le réseau : même si le terme « mental health »
n’est pas connecté directement à chacun d’eux, la forte densité du réseau fait que quasiment chaque
terme interdit est relié aux autres – au moins indirectement.

**Quelles conséquences ?** Une limite de notre travail repose sur la liste de termes interdits que nous avons choisie, qui est un agrégat de plusieurs listes confidentielles, issues de différentes agences gouvernementales états-uniennes. Cependant, chacune de ces agences semble avoir sa propre liste de termes interdits et s’en servir d’une façon différente (identification d’articles à vérifier, suppression pure et simples de données, ...). Il y a toutefois assez peu de doute sur l’existence de ces listes (voir Introduction et Méthode), et leur capacité à façonner une recherche « trump-compatible » tout en censurant celle qui ne l’est pas.

Or, ce qui pourrait paraître un simple jeu sur les mots employés dans la recherche biomédicale a un
effet tangible sur les infrastructures de recherche (Bowker & Star, 2023), qui elles-même façonnent
les infrastructures de santé (mentale), et donc la future santé (mentale) de la population. En effet,
dans la lignée des politiques de promotion de la santé initiées en 1978 par la conférence d’Alma Ata
(avec la notion d’action intersectorielle en santé), poursuivie en 1988 avec la Charte d’Ottawa (et
la notion de politiques favorables à la santé) et achevée en 2010 avec les déclaration d’Adélaïde et
d’Helsinki (et l’intégration de la santé dans toutes les politiques), la santé mentale s’est construite
sur une approche holistique des individus : supprimer les mots qui permettent de les décrire effacerait
des dimensions essentielles à cette approche, et signerait l’abandon de presque 50 ans de progrès et
d’efforts politiques en santé (mentale) publique aux États-Unis, et par extension, dans le monde.

Malheureusement, cette volonté de destruction de pans entiers de la science ne s’arrête pas à la
santé mentale : tous les domaines sont susceptibles d’être impactés. Si la situation états-unienne est
préoccupante, la situation politique actuelle en France ne porte pas à l’optimisme concernant la mise
en œuvre de politiques anti-science semblables, notamment dans le cadre d’une arrivée possible de
partis d’extrême-droite au pouvoir <fnref n="11" />. Anticiper et mesurer l’impact de ces politiques est indispensable
pour les combattre et protéger des espaces d’expression scientifiques libres, permettant une science
impartiale, c’est-à-dire une « absence d’influence des valeurs non-épistémiques dans la motivation
interne de la science, en son coeur démonstratif, par exemple au moment de l’acceptation d’une
théorie scientifique » <fnref n="12" /> (Coutellec, 2015, p39).

Le traitement automatique des langues a ici un rôle central à jouer, entre instrument de censure et
outil de lutte contre celle-ci. Quelle voie allons-nous choisir ?

<footnote n="11">11. Voir par exemple les arguments développés dans la tribune du *Monde* du 25 juin 2024, « Nous, scientifiques, appelons à la mobilisation contre la montée de l'extrême droite ». https://www.lemonde.fr/sciences/article/2024/06/25/nous-scientifiques-appelons-a-la-mobilisation-contre-la-montee-de-l-extreme-droite_6243595_1650684.html</footnote>

<footnote n="12">12. Léo Coutellec oppose *idéal d'autonomie*, qui est selon lui inatteignable, et *impartialité*, qui permet une certaine tolérance à l'intégration du pluralisme et de valeurs dans la science.</footnote>
# Remerciements

Nous remercions chaleureusement Aurélie Névéol (LISN) et Didier Ozil (IRIEC) pour leur relecture de cet article et leurs retours constructifs, réalisés dans des contraintes temporelles inconfortables. Par ailleurs, cette recherche a reçu le soutien financier de l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) dans le cadre de projet CODEINE (ANR-20-CE23-0026).

# Références

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CALLON M., BARTHE Y. & LASCOUMES P. (2001). *Agir dans un monde incertain : essai sur la démocratie technique*. Paris : Editions du Seuil.

CITTON Y. (2013). *Pour une interprétation littéraire des controverses scientifiques*. Sciences en questions. Versailles : Quæ.

COLUCCI M. (2021). *Psychiatrie et santé mentale : une querelle sans fin*. *L'information psychiatrique, Volume 97*(10), 845-847. Place : Montrouge Publisher : JLE Editions, DOI : 10.1684/ipe.2021.2350.

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DICKMAN S. L., HIMMELSTEIN D. U. & WOOLHANDLER S. (2017). Inequality and the health-care system in the USA. *The Lancet*, **389**(10077), 1431–1441. DOI: 10.1016/S0140-6736(17)30398-7.

GONZALES G. & HENNING-SMITH C. (2017). Health Disparities by Sexual Orientation : Results and Implications from the Behavioral Risk Factor Surveillance System. *Journal of Community Health*, **42**(6), 1163–1172. DOI: 10.1007/s10900-017-0366-z.

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LIPSON S. K., ZHOU S., ABELSON S., HEINZE J., JIRSA M., MORIGNEY J., PATTERSON A., SINGH M. & EISENBERG D. (2022). Trends in college student mental health and help-seeking by race/ethnicity : Findings from the national healthy minds study, 2013–2021. *Journal of Affective Disorders*, **306**, 138–147. DOI: 10.1016/j.jad.2022.03.038.

NEWCOMB M. E., HILL R., BUEHLER K., RYAN D. T., WHITTON S. W. & MUSTANSKI B. (2020). High Burden of Mental Health Problems, Substance Use, Violence, and Related Psychosocial Factors in Transgender, Non-Binary, and Gender Diverse Youth and Young Adults. *Archives of Sexual Behavior*, **49**(2), 645–659. DOI: 10.1007/s10508-019-01533-9.

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# Annexes

## A Stratégies de fusion des termes similaires

<table><thead><tr><td>Termes similaires</td><td>Terme fusionné</td></tr></thead><tbody><tr><td>activism, activists</td><td>activism*</td></tr><tr><td>advocate, advocacy, advocates</td><td>advocate*</td></tr><tr><td>barrier, barriers</td><td>barrier*</td></tr><tr><td>bias, biased, biased toward, biases, biases toward, implicit bias, implicit biases</td><td>bias*</td></tr><tr><td>disability, disabilities</td><td>disability*</td></tr><tr><td>discrimination, discriminatory, discriminated</td><td>discrimination*</td></tr><tr><td>diverse, diverse backgrounds, diverse communities, diverse community, diversity, diverse group, diverse groups</td><td>diversity*</td></tr><tr><td>diversify, diversified, diversifying, enhance the diversity, enhancing diversity</td><td>diversify*</td></tr><tr><td>equitable, equity, equitableness</td><td>equity*</td></tr><tr><td>excluded, exclusion</td><td>exclusion*</td></tr><tr><td>female, females</td><td>female*</td></tr><tr><td>gender, gender based, gender identity, genders</td><td>gender*</td></tr><tr><td>inclusion, inclusiveness, inclusivity, inclusive</td><td>inclusion*</td></tr><tr><td>increase diversity, increase the diversity</td><td>increase diversity*</td></tr><tr><td>inequality, inequalities</td><td>inequality*</td></tr><tr><td>inequities, inequity, inequitable</td><td>inequity*</td></tr><tr><td>intersectional, intersectionality</td><td>intersectional*</td></tr><tr><td>lgbt, lgbtq</td><td>lgbt</td></tr><tr><td>marginalize, marginalized</td><td>marginalize*</td></tr><tr><td>minorities, minority</td><td>minority*</td></tr><tr><td>oppression, oppressive</td><td>oppression*</td></tr><tr><td>pregnant people, pregnant person, pregnant persons</td><td>pregnant person*</td></tr><tr><td>privilege, privileges</td><td>privilege*</td></tr><tr><td>pronouns, pronoun</td><td>pronoun*</td></tr><tr><td>race, racial, racially</td><td>race*</td></tr><tr><td>stereotype, stereotypes</td><td>stereotype*</td></tr><tr><td>sexual preferences, sexuality</td><td>sexuality*</td></tr><tr><td>systemic, systemically</td><td>systemic*</td></tr><tr><td>trans, transgender, transsexual</td><td>trans*</td></tr><tr><td>trauma, traumatic</td><td>trauma*</td></tr><tr><td>underrepresentation, underrepresented</td><td>underrepresent*</td></tr><tr><td>victims, victim</td><td>victim*</td></tr></tbody></table>