Penser paritairement les enjeux intimes et épistémologiques des recherches participatives. L’exemple d’un compagnonnage pair-chercheur sur les politiques des drogues
Notice bibliographique
Résumé
Les recherches participatives en santé sont en plein développement. Certaines thématiques rendent l’association de personnes ayant un savoir expérientiel à la recherche à la fois plus complexe et nécessaire. C’est le cas des personnes qui consomment des drogues, dont les savoirs sont invisibilisés en raison de l’illégalité de l’usage des drogues et des multiples formes de domination et de stigmatisation qui en résultent. Cet article se propose de relater sous la forme d’une restitution une expérience particulière de compagnonnage sur le long terme entre une personne ayant un savoir d’expérience et une chercheure académique. À partir d’une collaboration singulière, cet article met en lumière les apports de la recherche participative, leurs effets sociaux et politiques, et leurs limites. Il montre comment chacune des parties prenantes se nourrit du savoir de l’autre afin de co-produire une recherche qui permette de faire évoluer l’action publique et de limiter les injustices épistémiques. Il met également en lumière les identités multiples présentes dans ce type de collaboration qui favorisent les conditions de la co-production des savoirs, et propose des pistes pour permettre cette collaboration avec une diversité de publics.
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 | 0,024 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,038 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».