Éthique et justice dans les recherches participatives ancrées dans les communautés. Le cas d’une enquête écosystémique en Amazonie
Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 1970, les recherches participatives ancrées dans les communautés ont peu à peu gagné du crédit dans le champ des recherches appliquées, entraînant des mutations épistémiques et éthiques dans les pratiques de recherche avec des participants humains. Le présent article s’appuie sur un exemple de recherche « écosystémique » en santé environnementale conduite en partenariat entre des chercheurs universitaires (Canada et Brésil) et des habitants des rives d’un fleuve de l’Amazonie brésilienne, le Tapajós. Cet exemple illustre les tensions qui affectent le cadre conceptuel dans lequel sont habituellement posées les questions d’éthique de la recherche avec des participants humains, notamment les principes cardinaux tirés du rapport Belmont, et tout particulièrement ceux de bienfaisance et de justice. Ce genre de pratiques scientifiques implique un redéploiement de la responsabilité des chercheurs, entre recherche et action.
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 | 0.021 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.006 | 0.024 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".