Standardisation de l’éthique, utilité sociale de la recherche et rapports de pouvoir
Bibliographic record
Abstract
Les principes de l’éthique de la recherche visent à assurer la protection des participant.es, notamment par l’expression de leur consentement libre et éclairé et le respect de leurs volontés. En pratique, c’est la signature du formulaire de consentement qui formalise la participation volontaire et est garante de la compréhension des paramètres de la recherche, y compris les risques qui y sont associés. Certains contextes de recherche se prêtent cependant mal à ce formalisme. C’est le cas des terrains de recherche menés incognito dont l’utilité et la pertinence scientifiques et sociales ne sont plus à démontrer. Or la mise en oeuvre discrétionnaire par les comités d’éthique de la recherche des exceptions aux exigences formelles concernant le consentement des participant.es soulève différentes questions, dont celles de l’interprétation du risque, de la confiance accordée aux chercheur·es, de la prise en compte des spécificités de la recherche-action et des contraintes spécifiques au milieu communautaire. Dans cet article, à partir d’une expérience de recherche-action menée en clinique juridique, je démontrerai que, sous couvert de bonnes intentions, la standardisation de l’éthique encourage lestatu quo, plaçant la recherche au service des institutions de pouvoir et contribuant à invisibiliser certaines expériences et certains discours marginalisés.
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 | 0.223 | 0.203 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.019 |
| Open science | 0.005 | 0.014 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
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".