Epistemic fault lines in biomedical and social approaches to HIV prevention
Notice bibliographique
Résumé
This paper raises the question of how knowledge creation is organized in the area of HIV prevention and how this concatenation of expertise, resources, at-risk people and viruses shapes the knowledge used to impede the epidemic. It also seeks to trouble the discourses of biomedical pre-eminence in the field of HIV prevention by examining the claim for treatment as prevention, looking at evidence constructed through the biomedical frame and through the lens of the sociology of science. These questions lie within a larger socio-historical context of lagging worldwide attention and funding to prevention in the HIV area and, in particular, neglect of populations at greatest risk. Much contemporary HIV prevention research relies on a population science divided over an epistemic fault line from the communities and individuals who must make sense of the intrusion of a life-threatening disease into their pursuit of pleasure and intimacy. There are, nevertheless, lessons to be learned from prevention success stories among sex workers, injection drug users, and gay and bisexual men. The success stories point to a need for a robust social science agenda that examines: the ways that people are socially organized and networked; the popular strategies and folk wisdoms developed in the face of HIV risk; socio-historical movement of sexual and drug cultures; the dynamics of popular mobilization to advance health; the institutional sources of HIV discourses; and popular understandings of HIV technologies and messages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».