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Enregistrement W1839686742 · doi:10.7202/1024083ar

Logiques divergentes et confrontations des savoirs

2014· article· fr· W1839686742 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Ève Carle

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Ethnography
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La prise irrégulière ou le refus d’un traitement peuvent parfois être perçus comme une déviance ou une conduite anormale et modifier la relation entre le soignant et son patient. Le rôle des soignants consiste alors à ramener vers la norme les individus ne s’y conformant pas. La non-observance thérapeutique (la conduite) est un phénomène multidimensionnel. Néanmoins, la non-observance nécessite également d’interroger le point de vue des patients, c’est-à-dire l’adhésion thérapeutique (l’attitude). L’exploration des différentes rationalités qui modulent les trajectoires thérapeutiques des patients permet de saisir la complexité du lien entre les conduites et les attitudes. En nous appuyant sur une ethnographie réalisée à la Clinique de tuberculose d’un hôpital pédiatrique à Montréal (Québec, Canada), nous présentons une étude de cas qui permet d’approfondir la compréhension de l’observance (ou non) et de l’adhésion (ou non) thérapeutique. Des familles de l’Europe de l’Est sont au coeur de la réflexion. Certaines caractéristiques de ces familles mettent en avant des profils sociodémographiques qui modifient la rencontre clinique. Plus spécifiquement, l’accent est placé sur la pluralité des rationalités et des divergences au sein de la biomédecine, qui vient teinter les dynamiques relationnelles entre les familles et l’équipe soignante tout en exposant le déplacement des frontières entre les savoirs profanes et experts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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