Crises sanitaires : enjeux sociétaux et organisationnels
Bibliographic record
Abstract
La santé est définie par l’Organisation mondiale de la santé comme « un état de bien-être physique, mental et social complet et ne consiste pas seulement en une absence de maladie ou d’infirmité ». Cela souligne les interactions de toute une série d’éléments autres que physiologiques pour concourir à un « état de bien-être physique, mental et social ». La complexité se situe alors au niveau de ces interactions, et ce, tant au niveau individuel que collectif, au niveau des organisations que de la société tout entière. Ce rapport de force individuel/collectif de la santé est particulièrement manifeste à l’intersection de deux approches : celle de l’espace public et celle de la sphère organisationnelle. Gouvernance et citoyenneté, politique et économie, innovation et surveillance, rôle et responsabilité, autant de domaines où les sciences de l’information-communication peuvent apporter un éclairage intéressant. C’est particulièrement vrai en situation de crise, telle que celle liée au coronavirus que nous vivions depuis au moins début 2020 et qui va perdurer encore quelques années. Nous espérons que ce numéro apporte des clés d’analyse qui nous permettront de naviguer la complexité des crises sanitaires que nous traversons.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".