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Environnement et santé : quels enjeux, quels acteurs, quelle intelligibilité ?

2013· article· fr· W2048127366 on OpenAlexaboutno aff
Helga-Jane Scarwell, Isabelle Roussel, Lionel Charles

Bibliographic record

VenueDéveloppement durable et territoires · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La question des relations entre santé et environnement soulève, au plan social, de multiples et difficiles écueils. L’environnement fait l’objet d’une appréhension et de préoccupations toujours plus importantes, dont un aspect est son élargissement toujours plus grand vers les questions de santé et de bien-être, étroitement reliées entre elles puisque, selon la définition proposée par l’OMS, « La santé est un état de complet bien-être physique, mental et social, et ne consiste pas seulement en une absence de maladie ou d'infirmité ». Face à une médecine de plus en plus performante mais aux perspectives néanmoins limitées et contraintes, ne serait-ce que par des coût croissants, cette extension des interrogations sanitaires liées à l’environnement, pour évidente qu’elle soit, n’en reste pas moins mal cernée en France aussi bien par les populations qu’au plan institutionnel ou par les professionnels de santé, à l’inverse de ce que l’on observe dans certains autres pays, tels l’Allemagne, le Canada, la Grande-Bretagne ou les États-Unis. L’association des deux termes santé et environnement constitue avant tout un objet d’interrogation et d’investigation dans les domaines de l'épidémiologie et de la toxicologie, liées aux dynamiques internationales de la recherche. Mais l’appréhension qu’en a la société reste particulièrement faible et fragile

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.600
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.310
Teacher spread0.269 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations7
Published2013
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