Savoir, éthique, postcolonialisme. Le savoir de l’autre en question
Bibliographic record
Abstract
RésuméÀ partir des expériences de trois terrains différents au Brésil, l’auteure tente de mettre en lumière les questions éthiques posées par chacun d’entre eux tout en les reliant au rôle d’une chercheure étrangère, nationalement et socialement. Le premier exemple porte sur l’attitude des femmes défavorisées par rapport aux problèmes de santé à Bélem en région amazonienne. Le deuxième concerne les populations défavorisées et handicapées de Salvador de Bahia, haut-lieu de l’identité afro-brésilienne. Enfin le troisième cas porte sur les réparations revendiquées par les Afro-Brésiliens à l’échelle nationale, ce qui lui permet de revenir sur le mythe fabriqué par les anthropologues brésiliens sur cette catégorie « raciale ». Le contexte politique, d’utilité sociale et citoyenne de l’anthropologie, aux échelles aussi bien locales que globales et internationales, est mis en lumière afin de définir les conditions de recherche et d’intervention d’une anthropologue du Nord.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".