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Record W1605000584 · doi:10.7202/1024085ar

Conflits et reconnaissance dans l’espace social de la clinique

2014· article· fr· W1605000584 on OpenAlexaffvenueabout
Sylvie Fortin

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’espace clinique hospitalier est un lieu de rencontre pluriel entre soignants et soignés, entre bien-portants et souffrants, entre migrants et non-migrants, entre minoritaires et majoritaires d’appartenances diverses (origines, statut, confession). Cette rencontre peut être imaginée comme un moment de négociation et parfois de heurts par lequel se dessine notre société en évolution. À partir d’une étude ethnographique menée au cours des dernières années dans trois métropoles cosmopolites canadiennes, il sera question de l’hôpital comme acteur dans la ville et de la relation soignant/soigné (famille) en contexte pluriel. Les pratiques quotidiennes et plus largement l’espace social de la clinique deviendront autant de matériaux pour discuter la reconnaissance (ou non) de l’Autre – en l’occurrence le soigné (et sa famille) – comme acteur à part entière dans l’espace clinique et le conflit comme témoin de la négociation dans cet espace. L’examen des conditions (structurelles et situationnelles) qui favorisent l’émergence de conflits permettra à son tour de mieux cerner les rapports qu’entretiennent les cliniciens avec l’environnement pluriel de la clinique et la diversité des normes et des valeurs (clinicien/usager) qu’on peut y retrouver. Une réflexion sur les conditions d’émergence d’une normativité plurielle sera proposée en conclusion. Nous réitèrerons l’intérêt de l’hôpital au quotidien, comme lieu anthropologique percutant, pour saisir un social toujours en devenir.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.061
Threshold uncertainty score0.120

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0170.045
Scholarly communication0.0140.006
Open science0.0010.012
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.225
GPT teacher head0.594
Teacher spread0.369 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations12
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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