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Record W2934731527 · doi:10.4000/ethiquepublique.4058

« Dés-élitiser » la recherche pour favoriser l’équité en santé. Les recherches participatives avec des publics en situation de pauvreté en santé publique

2018· article· fr· W2934731527 on OpenAlex
Christine Loignon, Sophie Dupéré, Baptiste Godrie, Caroline Leblanc

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueÉthique Publique · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La participation en recherche des citoyens et des membres des communautés concernés directement par les inégalités sociales et l’exclusion s’avère un levier pour favoriser l’équité en santé. Or elle est peu débattue dans l’étude des déterminants sociaux de la santé et dans le champ de la santé publique. Pourtant, il y a des enjeux éthiques et épistémologiques à la participation des personnes exclues et stigmatisées à la recherche en santé publique, notamment dans le contexte des soins primaires. Dans le présent article, nous proposons une réflexion critique et nuancée nourrie par une expertise de recherche engagée dans la communauté développée à partir de deux projets de recherches récents menés avec des personnes en situation de pauvreté. Ce texte se veut un plaidoyer en faveur de la participation des personnes marginalisées à la science pour inscrire l’équité en santé au calendrier des politiques publiques.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.107
metaresearch head score (Gemma)0.169
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMetaresearch, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.539
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1070.169
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.005
Open science0.0010.001
Research integrity0.0110.013
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.377
GPT teacher head0.520
Teacher spread0.142 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it