Leçons d’un colloque : les enjeux épistémiques et politiques de la recherche interventionnelle en santé des populations
Notice bibliographique
Résumé
Ce texte explore deux grands enjeux, engageant à la fois des questions épistémiques et politiques qui nous semblent majeures pour l’implantation durable de la recherche interventionnelle en santé des populations (RISP) comme champ de recherche en santé. Nous interrogeons la notion de « données probantes » en montrant l’intérêt d’une appréhension à la fois exigeante et ouverte de cette catégorie dans le contexte d’expertises plurielles des RISP qui visent des modes de coordination plus fluides et étendus entre chercheurs, décideurs, intervenants et bénéficiaires des interventions dont les rapports sont potentiellement marqués par des inégalités épistémiques. Nous questionnons ensuite la nature de ces partenariats en invitant à une analyse plus approfondie de la dynamique des collaborations. Il semble en effet pertinent de considérer à la fois les séquences temporelles mais aussi les différentes échelles de contexte qui marquent les modes de coordination entre ces acteurs-experts du dispositif considéré.
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 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 | 0,056 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,045 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».