Unpacking complexity in public health interventions with the Actor–Network Theory
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a sociologically informed theoretical and methodological framework to address the complexity of public health interventions (PHI). It first proposes three arguments in favour of using the Actor-Network Theory (ANT) for the framework. ANT: (1) deals with systems made of human and non-human entities and proposes a relational view of action; (2) provides an understanding of the intervention-context interactions and (3) is a tool for opening the intervention's black box. Three principles derived from ANT addressing theoretical problems with conceptualisation of PHI as complex systems are proposed: (1) to focus on the process of connecting the network entities instead of their stabilised form; (2) both human and non-human entities composing networks have performative capacities and (3) network and intervention shape one another. Three methodological guidelines are further derived: (1) the researcher's task consists in documenting the events that transform the network and intervention; (2) events must be ordered chronologically to represent the intervention's evolution and (3) a broad range of data is needed to capture complex interventions' evolution. Using ANT as a guide, this paper helps reconcile technicist and social views of PHI and provides a mean to integrate process and effect studies of interventions.
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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 | 0,031 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,055 |
| Communication savante | 0,009 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».