Conceptualisation d’un événement de santé et sa prise en compte dans la collecte des biographies individuelles
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, les recherches sur les inégalités existant entre les individus par rapport à leur santé se focalisent sur l’influence exercée par les conditions sociales tout au long du cycle de vie. En somme, c’est l’aspect dynamique de la santé qui est de plus en plus privilégié. Cependant, la collecte d’un événement de santé au moyen de l’approche biographique a été rarement mise en oeuvre dans les recueils biographiques. La présente note vise à présenter le cheminement conceptuel et la démarche méthodologique que nous avons suivis pour définir un événement de santé et l’intégrer dans une enquête biographique mise en place en Belgique. La première partie de cette note présente succinctement les définitions allouées à l’état de santé d’un individu. La deuxième partie met en lumière les avantages et les limites de la collecte longitudinale et montre l’intérêt de l’approche biographique. La troisième partie, enfin, est consacrée à la présentation de l’approche innovatrice que nous avons mise en oeuvre, autour de l’idée des interruptions d’activités, pour collecter un événement de santé dans un dispositif biographique.
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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".