Éducation sanitaire. Propositions de solutions au problème du langage
Bibliographic record
Abstract
L’auteur s’interroge ici sur le problème de la communication experts-profanes. Quel langage employer lors de la transmission des informations des uns aux autres ? A propos d’une brève enquête menée à propos du rhume auprès de personnes de trois niveaux d’études très différenciés, l’auteur dégage les conclusions suivantes : les savoirs profanes sont constitués par des approches parcellaires et rationalisées d’expériences vécues; l’ensemble des profanes sont démunis face au savoir scientifique véhiculé par les médecins. Le problème de l’éducation à la santé est vaste et complexe. Sa solution se trouve dans une animation réciproque d’information scientifique pour les profanes et de connaissance de la conscience populaire et de l’inconscient collectif pour les experts. Il doit donc y avoir une pluralité de messages allant tantôt des experts vers les profanes, tantôt des profanes vers les experts, tous alternant leurs rôles respectifs de manière continue. Un exemple relatif à la vaccination illustre ce processus.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".