La théorie biostatistique, l’objection des dysfonctions bénignes et l’enjeu de la portée pratique des concepts de santé et de pathologie
Bibliographic record
Abstract
Cet article renforce l’objection des dysfonctions bénignes soulevée par Jerome Wakefield contre la théorie biostatistique de Christopher Boorse, en en présentant une version qui prend acte d’une critique importante de l’analyse conceptuelle comme visée pour une théorie de la santé et de la pathologie. Cette objection prend pour cible la considération, par la théorie de Boorse, que la dysfonction de la partie d’un organisme est suffisante pour la pathologie de cet organisme. Situant sa critique dans le cadre méthodologique de l’analyse conceptuelle, Wakefield soutient que cet aspect de la théorie de Boorse pose problème au regard des dysfonctions qui, parce qu’elles sont bénignes, ne sont pas considérées comme pathologiques par la médecine. Je présente une version de l’objection des dysfonctions bénignes intégrant les apports méthodologiques de l’explication philosophique telle que caractérisée par Peter Schwartz. Je fais valoir que sa considération des dysfonctions bénignes comme pathologiques fait échouer la théorie de Boorse à rendre compte de la portée pratique qu’ont les concepts de santé et de pathologie dans la médecine occidentale.
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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 | 0.019 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.068 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.008 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".