Réflexions et plaidoyer. De Midwifery à Maïeutique: Perte en traduction ?
Notice bibliographique
Résumé
Ce chapitre reprend le questionnement posé lors du symposium en français From midwifery to maïeutique : lost in translation présentée au congrès de L’ICM en 2021. La première utilisation de grande ampleur de la traduction française de Midwifery à Maïeutique remonte à une publication prestigieuse du Lancet en 2014 (Executive Summary writing team 2014a, 2014b) Critiques vis-à-vis de ce choix non concerté, trois sages femmes se sont lancées dans un travail de recherche de littérature qui conclut que les termes ne semblent pas interchangeables et qu’une perte importante de sens entre Midwifery et Maïeutique est notée (Meyer, Lemay, et Labrusse 2018; Meyer, Lemay, et De Labrusse 2019). Profitant du congrès virtuel ICM de 2021, les auteures ont proposé d'élargir le sujet à des apports contextuels du Québec, de Suisse, de France, de Belgique et d'Afrique, sur l’utilisation des mots Midwifery et Maieütique afin d'informer l'audience sur l’utilisation de ces termes, puis d'échanger avec elle. Le chapitre ouvre sur la littérature produite par des professionnels de la santé sur la Maïeutique. S'ensuivent les éclairages contextualisés et les échanges avec le public. Le résumé d’une recherche faite en Afrique, publié dans l’European Journal of Midwifery, est également présenté. L’article complet est en libre accès sous https://doi.org/10.18332/ejm/146546.
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 | 0,037 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».