Frontières disciplinaires et tensions entre savoirs académiques et connaissances issues du terrain dans la production de savoir et d’ignorance en santé et travail
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente plusieurs pistes de réflexion sur les formes d’interdisciplinarité à même de dévoiler les points encore aveugles des liens entre santé et travail. S’appuyant sur des exemples abordés lors d’un séminaire interdisciplinaire (2014-2015) et d’un colloque international (2016), il analyse les conséquences de la dépendance de l’expertise vis-à-vis des savoirs constitués et des disciplines telles qu’elles se sont historiquement construites (en particulier l’épidémiologie). Il vise aussi à analyser l’impact de l’investissement insuffisant de certaines thématiques par la recherche scientifique sur les capacités de mobilisation et de construction d’une contre-expertise. Il s’applique enfin à trouver comment rendre les connaissances plus accessibles aux acteurs directement concernés afin qu’ils puissent s’en saisir pour protéger leur santé ou obtenir réparation. Loin de répondre définitivement à ces questions, cet article rend plus simplement compte de la façon dont elles ont été problématisées et discutées par différentes catégories d’acteurs ayant participé à ces rencontres.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,031 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».