Frontières disciplinaires et tensions entre savoirs académiques et connaissances issues du terrain dans la production de savoir et d’ignorance en santé et travail
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente plusieurs pistes de réflexion sur les formes d’interdisciplinarité à même de dévoiler les points encore aveugles des liens entre santé et travail. S’appuyant sur des exemples abordés lors d’un séminaire interdisciplinaire (2014-2015) et d’un colloque international (2016), il analyse les conséquences de la dépendance de l’expertise vis-à-vis des savoirs constitués et des disciplines telles qu’elles se sont historiquement construites (en particulier l’épidémiologie). Il vise aussi à analyser l’impact de l’investissement insuffisant de certaines thématiques par la recherche scientifique sur les capacités de mobilisation et de construction d’une contre-expertise. Il s’applique enfin à trouver comment rendre les connaissances plus accessibles aux acteurs directement concernés afin qu’ils puissent s’en saisir pour protéger leur santé ou obtenir réparation. Loin de répondre définitivement à ces questions, cet article rend plus simplement compte de la façon dont elles ont été problématisées et discutées par différentes catégories d’acteurs ayant participé à ces rencontres.
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 | 0.019 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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; 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".