Adopter une approche écosystémique : accepter de changer
Bibliographic record
Abstract
La reconnaissance et l’intégration de différentes sources de savoirs sont de plus en plus recommandées lorsqu’il s’agit d’aborder des problèmes environnementaux complexes. Pour y parvenir, de nouvelles approches favorisant l’intégration de divers savoirs se sont développées. Parmi celles-ci, les approches écosystémiques de la santé, grâce à leur caractère participatif et transdisciplinaire, impliquent la rencontre de plusieurs acteurs possédant différentes perspectives et partageant un intérêt pour une question commune. Cette approche a été adoptée dans le cadre d’un projet de recherche visant à développer des solutions culturellement pertinentes face au risque de contamination pouvant découler de la consommation de nourriture traditionnelle chez les communautés atikamekw. Elle nous a permis de porter un regard sur notre science et de procéder à une remise en question de nos méthodes afin de parvenir à un dialogue entre les différents savoirs et à une meilleure compréhension des enjeux propres aux communautés.
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 | 0.019 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".