Public health as a field of sociological inquiry: Paths to research, scientific scholarship, and the institutional landscape
Bibliographic record
Abstract
Tout en maniant des paradigmes différents d’analyse, les trois sociologues que nous avons interviewé·e·s dans le cadre de ce dossier témoignent des enjeux de l’autonomie d’une recherche sociologique qui se donne la santé – et notamment la santé publique – pour objet. Le premier entretien permet de revenir sur l’histoire d’un courant de sociologie critique à travers la trajectoire de Patrice Pinell. Formé à la médecine puis à la biochimie dans les années 1960 avant de se convertir à la sociologie et de diriger, pendant plus de dix ans, une unité de recherches psychanalytiques et sociologiques en santé publique au sein de l’Inserm, ce dernier fait de la santé et de la médecine des objets de sociologie générale et critique, en développant une analyse socio-historique du champ médical. Le second entretien interroge les enjeux des recherches sociologiques sur la santé dans des mondes professionnels et des institutions de santé publique, à partir de deux trajectoires professionnelles et scientifiques : celle de Cécile Fournier, chercheuse à l’Institut de recherche et documentation en économie de la santé (Irdes), et celle de Gabriel Girard, chargé de recherche à l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm) après un parcours dans le domaine de la santé publique au Québec.
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 | 0.055 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.168 |
| Scholarly communication | 0.048 | 0.036 |
| Open science | 0.004 | 0.019 |
| Research integrity | 0.013 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".