Le médecin est-il un guérisseur? Une étude anthropologique auprès de cliniciens hospitaliers à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Toutes les sociétés ont leurs façons d’expliquer la souffrance et la guérison. Bien que ces modèles explicatifs et les stratégies thérapeutiques qui y sont reliées varient beaucoup d’une culture et d’une époque à l’autre, on trouve des guérisseurs partout. Dans la société occidentale, ce sont les médecins formés dans le cadre de la biomédecine qui dominent le champ de la guérison. Est-ce à dire que les médecins sont des guérisseurs? Mais d’abord, qu’est-ce que la guérison pour des pédiatres pratiquant dans une grande ville comme Montréal? Cet article est le fruit d’une recherche de maîtrise qui a été menée au Centre hospitalier universitaire mère-enfant Sainte-Justine de Montréal, un hôpital de haut niveau desservant une population multiculturelle. Il s’appuie sur une série d’entrevues en profondeur réalisées avec des médecins de plusieurs spécialités. Les entretiens explorent le concept de la guérison à travers différents thèmes qui apparaissent de façon récurrente dans la littérature anthropologique sur le sujet, tels les thèmes du don, de la transformation et du pouvoir.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».