Bibliographic record
Abstract
À partir d’un séminaire destiné aux étudiants en médecine intituléSoignants face à la mortet de nos propres travaux en ethnographie hospitalière et dans le champ de la psychiatrie de liaison dans un hôpital général, nous discutons le statut des émotions dans les soins. Interrogés sur la fin de vie par nos groupes d’étudiants, les soignants décrivent souvent les émotions comme dangereuses et l’importance de s’en prémunir comme primordiale. À partir de ce constat et d’une certaine ambivalence décrite par les étudiants, nous revenons sur la place des émotions dans la littérature biomédicale et en sciences sociales. Les émotions suscitant l’intérêt des sciences sociales sont surtout celles des patients et les décisions cliniques sont le plus souvent envisagées comme étant contraintes par des valeurs et des normes imposées aux soignants, eux-mêmes sans émotion apparente. Cette posture redouble ainsi curieusement l’idée, répandue dans les soins et plus généralement dans nos sociétés, selon laquelle les émotions risquent de mettre à mal la capacité à penser de manière rationnelle et objective et doivent être mises à l’écart. Or, en sciences sociales et notamment en ethnographie, les émotions des chercheurs sont perçues comme de fidèles indicateurs ; de même, dans les soins, les travaux du psychanalyste Michael Balint insistent sur la nécessité d’une prise en compte par les cliniciens des émotions suscitées par les patients. Sur cette base, il serait pertinent de redonner aux émotions une place centrale pour guider les actions des chercheurs comme des cliniciens.
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 | 0.015 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| 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".