Rendre évident : une approche symétrique de la réglementation des produits thérapeutiques
Notice bibliographique
Résumé
Dans le champ des études sociales de la science, les régimes de régulation du risque appréhendés selon une approche technocratique sont critiqués pour leur attention insuffisante au « public », point de vue épistémologique socialement situé qui pourtant est davantage en mesure d’articuler les préoccupations du monde réel aux implications (collectives) du risque. Il semble qu’on ait répondu à cette critique dans plusieurs pays en modernisant les réglementations et en déployant des efforts stratégiques pour susciter l’ouverture, permettre un examen approfondi et encourager un large éventail de citoyens à s’impliquer dans le processus décisionnel. Tout en reconnaissant que le régime de preuves dans la réglementation du risque aurait grandement avantage à prendre en compte une plus grande diversité de types de savoir (notamment les connaissances qui ont été historiquement négligées), nous soutenons que ce ne sont pas seulement les savoirs publics « profanes », mais aussi les savoirs scientifiques « experts » qui tendent à être négligés dans les régimes modernes de réglementation du risque. Le présent article part d’un cas spécifique — la modernisation de la régulation des produits de santé canadiens — pour rendre compte de l’évolution de la nature et du rôle de l’évidence médicale. En nous appuyant sur une recherche ethnographique et sur la littérature consacrée (science du risque et de la régulation, travaux autour des frontières et anthropologie symétrique), nous proposons une approche symétrique de la réglementation du risque basée sur la production d’un régime de preuves.
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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 | 0,024 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,043 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».