Appréhender les vulnérabilités en santé au Brésil : Usages pluriels de la photographie
Bibliographic record
Abstract
Il s’agit de rendre visibles les usages multiples possibles de la photographie dans les recherches portant sur la santé et les vulnérabilités, en s’appuyant sur trois travaux menés au Brésil. Dans le premier, la photographie est une source documentaire pour révéler des significations attribuées à la folie ou à la normalité dans le contexte de la clinique psychiatrique à différentes époques, et pour rendre compte d’expériences locales créatives plus récentes, dans le cadre de la Réforme psychiatrique brésilienne. Puis, à partir d’un récit d’images de chorégraphies de corps-qui-travaillent-dans-la-marée, la photographie permet aux lecteurs d’élargir leur compréhension du travail quotidien de cueilleuses de crustacés insulaires. Enfin, nous partageons l’expérience d’une recherche-action qui a mis en place des ateliers d’autoportrait de jeunes noirs d’un quartier populaire de Salvador, pour promouvoir des pratiques corporelles et sexuelles saines et l’empowerment ethnico-racial et de genre. Portant un regard sensible sur des groupes touchés par l’invisibilité sociale, la vulnérabilité ou un certain degré de stigmatisation, ces travaux révèlent des inégalités sociales et politiques, historiquement construites. Des expériences mises en écho qui renforcent les dimensions heuristiques et sensibles de la photographie, dont la place dans la recherche contribue à préserver les capacités d’imaginer et de créer, si nécessaires pour aller au-delà du mimétisme méthodologique qui s’est emparé de la production de la connaissance.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".