Notice bibliographique
Résumé
En Haïti, ce sont les professionnels de santé modernes (psychiatres, infirmières, sages-femmes, etc.) et les psychiatres traditionnels (houngans, mambos) qui soignent les personnes souffrant d’un trouble mental. Ces différentes catégories d’acteurs n’utilisent pas les mêmes techniques de diagnostic pour nommer et soigner un trouble mental, car elles ne le perçoivent pas de la même manière. Les malades et leurs proches ont à choisir entre plusieurs itinéraires thérapeutiques. Néanmoins, ils consultent plus facilement les houngans et les mambos avec lesquels ils partagent les mêmes systèmes de représentations de la maladie et de la santé. Ce n’est qu’après l’échec d’une thérapie complexe que certains psychiatres traditionnels demandent aux parents d’une personne atteinte d’une maladie mentale de l’emmener chez un médecin. Contrairement à eux, les psychiatres hospitaliers préfèrent garder leurs malades « pendant vingt ans » au lieu de demander à leurs proches de les emmener chez un houngan ou chez une mambo. Leur intolérance ontologique et épistémique les empêche de collaborer avec ces derniers. Dans cet article, nous allons examiner les modèles étiologiques et thérapeutiques utilisés par les différents soignants pour comprendre la folie avant de réfléchir sur les avantages qu’une alliance épistémologique pourrait apporter à ces derniers et à leurs malades.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».