Passive tolerance and productive uncertainties in food allergy immunotherapy biomedical practices
Notice bibliographique
Résumé
There has been little sociological research on food allergy in North America, despite the fact that it impacts a significant population in the US and Canada. Immunotherapy for food allergy is now a prominent area of investigation and experts argue it is one dimension of a 'paradigm shift' that encourages exposure to food allergens in contrast to avoidance of them. This article reports on an ethnographic investigation of immunotherapy for food allergy research and practice between the years 2015 and 2020. I report on analyses of N = 31 in-depth interviews with spokespersons with different types of engagement in immunotherapy and over 100 h of ethnographic observations at clinical and scientific conferences. My research revealed the entangled ontologies of food and drug in immunotherapy and related uncertainties in the diagnoses of food allergy, which catalysed further uncertainty about who is receiving and who should receive immunotherapy (IT). Relatedly, there are uncertainties about the goals and/or outcomes of IT. I elaborate on previous sociological work about how uncertainty is valued in medicine and science. I argue shared uncertainties and mutual scepticism in IT co-exist, representing a passive (productive) tolerance and reticently accepted form of tension in the domain, which have resulted in calls for intra-professional and inter-professional collaborations and the involvement of other stakeholders in knowledge making regarding food allergy immunotherapy.
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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 | 0,041 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,074 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».