L’éclatement géographique des itinéraires thérapeutiques : la perspective écologique est-elle en mesure d’y faire face ?
Bibliographic record
Abstract
A partir du phénomène d’éclatement géographique des itinéraires thérapeutiques en Afrique, nous voulons faire apparaître le fait que les communautés recourent de plus en plus à l’émigration (avec l’ouverture des espaces économiques) afin de développer des stratégies leur permettant de gérer leurs difficultés, vécues localement. Pour ce faire, nous démontrons à partir des nouvelles avenues de recherche qu’emprunte la perspective écologique, la légitimité de celle-ci pour l’analyse du phénomène en question. Nous vérifions par la suite ledit phénomène à la lumière du problème du paludisme en Guinée (région de la Moyenne Guinée). C’est ainsi que nos analyses témoignent dans quelle mesure les communautés transforment leurs relations avec l’environnement immédiat pour résoudre leurs problèmes de santé qui sont modulés par des facteurs écologiques et cherchent à signifier à leurs autorités locales leur volonté de se distancier des services de l’État.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".