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Record W2029800118 · doi:10.7202/015461ar

Les mirages de la rationalité des savoirs ethnomédicaux

2003· article· fr· W2029800118 on OpenAlexvenueno aff
Raymond Massé

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicAfrican Studies and Ethnography
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les mirages de la rationalité des savoirs ethnomédicaux La rationalité constitue la valeur-phare dans la gestion des systèmes de santé. Elle est au cœur des entreprises de « rationalisation » des systèmes de soins occidentaux. Elle sert de critère étalon dans l'évaluation de la pertinence et de l'efficacité des diverses ethnoméde-cines. L'anthropologie s'est traditionnellement prononcée sur le caractère logique, il-logique ou a-logique des savoirs ethnomédicaux et a remis plus récemment en question l'immanence de la rationalité de la biomédecine. Nous proposons ici que les contributions de l'anthropologie passent par la critique de trois des mirages réifiés de la rationalité des savoirs ethnomédicaux à savoir les mirages des croyances prépositionnelles irrationnelles, de leur organisation en systèmes et de la cohérence entre moyens et buts visés. Toutefois, afin de dépasser une telle entreprise critique, nous proposons que l'anthropologie resitue la question de la logique au niveau, non plus des caractéristiques formelles des savoirs, mais au niveau du processus d'interprétation et d'explication de la maladie, processus évoluant, tout au long des itinéraires thérapeutiques, au carrefour de l'expérience vécue de la maladie et de la pluralité des pratiques et savoirs ethnomédicaux. Mots clés : Massé, rationalité, ethnomédecine, santé, épistémologie, savoir

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)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0050.061
Scholarly communication0.0110.007
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.295
GPT teacher head0.582
Teacher spread0.288 · 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 designTheoretical or conceptual
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

Citations27
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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