« Dés-élitiser » la recherche pour favoriser l’équité en santé. Les recherches participatives avec des publics en situation de pauvreté en santé publique
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.143 | 0.176 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.030 |
| Open science | 0.004 | 0.019 |
| Research integrity | 0.010 | 0.014 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.006 |
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".