L’intentionnalité du chercheur dans ses pratiques de production de connaissances : les enjeux soulevés par la construction des données en démographie et santé en Afrique
Bibliographic record
Abstract
Les systèmes de surveillance démographique (ssd) impliquent un processus de recueil de l’information extrêmement contraignant ce qui a engendré une lassitude croissante chez les populations enquêtées. Partant de l’hypothèse que la restitution des résultats directement auprès des participants à ces enquêtes pouvait résoudre ce problème, notre étude avait pour principal objectif d’identifier les outils de communication adaptés en vue de rendre l’information diffusée aussi accessible que possible en tenant compte du contexte social et culturel propre à quatre ssd en Afrique. Le travail de terrain nous a conduits à nous interroger sur l’intentionnalité du chercheur au long du processus de recherche et ce faisant à remettre en question notre propre démarche « éthique ». En effet, il nous est apparu que les inégalités sociales inhérentes au rapport entre les acteurs de la recherche en contribuant à la production de connaissances souvent décontextualisées, vident aussi de leur sens l’application de normes éthiques standardisées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.133 | 0.137 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".