Bibliographic record
Abstract
La prégnance du savoir expert et la standardisation accrue des grilles d’enquête et d’analyse dans le domaine de la santé publique, par exemple, dont celui de la santé mentale, est une pièce centrale dans l’organisation technocratique des sociétés actuelles. Au sortir de la machine à broyer des données sensibles, c’est un portrait « sanitarisé » qui émerge pour plutôt marquer un ensemble de plus en plus étendu de manques, de risques et de problèmes, toujours plus individualisés, voire biologisés. L’oeuvre de Michel Foucault, notamment son analyse du savoir psychiatrique, montre comment ce processus a pour effet d’invalider d’autres savoirs, d’autres sens à donner à des réalités humaines et sociales, et d’aseptiser ce qui fabrique les problèmes, contribuant ainsi à l’affaiblissement du politique. Son oeuvre est riche d’enseignement pour voir le microfonctionnement du pouvoir à travers l’invalidation des savoirs ordinaires ; elle l’est aussi pour voir les conditions d’émergence de savoirs ordinaires, non pas tant comme vérité, mais comme contre-pouvoir au savoir dominant.
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 | 0.008 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".