Le médecin est-il un guérisseur? Une étude anthropologique auprès de cliniciens hospitaliers à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Toutes les sociétés ont leurs façons d’expliquer la souffrance et la guérison. Bien que ces modèles explicatifs et les stratégies thérapeutiques qui y sont reliées varient beaucoup d’une culture et d’une époque à l’autre, on trouve des guérisseurs partout. Dans la société occidentale, ce sont les médecins formés dans le cadre de la biomédecine qui dominent le champ de la guérison. Est-ce à dire que les médecins sont des guérisseurs? Mais d’abord, qu’est-ce que la guérison pour des pédiatres pratiquant dans une grande ville comme Montréal? Cet article est le fruit d’une recherche de maîtrise qui a été menée au Centre hospitalier universitaire mère-enfant Sainte-Justine de Montréal, un hôpital de haut niveau desservant une population multiculturelle. Il s’appuie sur une série d’entrevues en profondeur réalisées avec des médecins de plusieurs spécialités. Les entretiens explorent le concept de la guérison à travers différents thèmes qui apparaissent de façon récurrente dans la littérature anthropologique sur le sujet, tels les thèmes du don, de la transformation et du pouvoir.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".