Asymétrie de pouvoir dans les partenariats de recherche en santé mondiale : étude qualitative auprès de chercheurs en Côte d’Ivoire
Bibliographic record
Abstract
Résumé : Contexte : L’asymétrie de pouvoir dans les partenariats de recherche en santé mondiale constitue un enjeu de justice et d’équité pour les institutions de recherche, les chercheurs et les communautés, en particulier dans les pays en développement. Pour les chercheurs, l’asymétrie de pouvoir peut constituer un obstacle pour une recherche efficiente et équitable et ils sont à risque d’être en situation de vulnérabilité. Objectifs : Ces enjeux sont largement discutés dans la littérature mais ce phénomène reste encore étudié au plan théorique et peu de données empiriques sont disponibles, particulièrement dans les pays en développement. Cette étude a donc pour objectifs d’identifier les facteurs et les mécanismes de l’asymétrie de pouvoir en recherche en santé mondiale dans la perspective de chercheurs dans un pays du sud. Méthodologie : Une étude qualitative a été menée auprès de 19 chercheurs dans le domaine de la santé en Côte d’Ivoire. Tous les participants poursuivaient une carrière universitaire d’enseignement et recherche, dont 17 cliniciens en Centre Hospitalier Universitaire et 2 chercheurs non cliniciens. Des entrevues semi-dirigées ont été réalisées pour évaluer leur perception sur les facteurs qui influencent l’asymétrie de pouvoir et les mécanismes par lesquels ils opèrent. Résultats : Deux thèmes principaux émergent de l’analyse des données : les défis du financement et la complexité des relations interpersonnelles dans les partenariats. Discussion : Cette étude montre que la pression sur l’accès aux ressources contribue à détériorer les conditions dans lesquelles les partenariats sont mis en œuvre. Par ailleurs, l’environnement institutionnel de la recherche montre des liens de subordination qui font peser des risques sur l’autonomie des jeunes chercheurs et l’intégrité de leurs travaux. À cet égard nous recommandons une analyse approfondie de l’environnement dans lequel ces partenariats sont mis en œuvre notamment sur les dimensions de reddition de comptes, d’imputabilité et d’intégrité professionnelle.
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 | 0.057 | 0.068 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".