Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article sont documentés les taux de césarienne constamment élevés, sauf dans les années 1980, des femmes nées en Afrique subsaharienne accouchant en France. Bien que leurs causes de migrations, conditions de vie en France et états de santé ne soient pas stables, elles représentent un groupe « homogène », réifié, dans les discours des soignants qui les catégorisent comme « Africaines ». Le choix d’étudier la césarienne est dû au fait que ce type de soins est une source de conflits entre les équipes hospitalières et les parturientes qui est révélatrice de phénomènes sociaux, et du fait qu’il a fait l’objet d’une littérature tant médicale qu’anthropologique et ethnopsychiatrique. Surtout, son étude sociologique dans le cadre d’une thèse m’a permis d’illustrer, en croisant méthodologies quantitative et qualitative, les processus d’ethnicisation et de racisation des patientes par les soignants de périnatalité. Est donc ici documenté en quoi l’usage de ces concepts permet une déconstruction du « bon sens » médical dont j’étais moi-même imprégnée dans ma pratique de sage-femme clinicienne. Grâce à cette approche, étayée d’une critique réflexive et enrichie des opinions de femmes interrogées, semblent se dessiner des possibilités d’amélioration de la qualité des soins à dispenser à ces femmes dans un contexte national où l’accouchement « normal » reste l’accouchement par les voies naturelles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».