L’interdisciplinarité empathique au cœur de l’étude sur le deuil : l’exemple du projet Covideuil-Canada
Bibliographic record
Abstract
Le deuil est un sujet de recherche multidimensionnel très complexe qui revêt plusieurs enjeux pour les chercheur·e·s, tant au plan méthodologique qu’éthique. Comment arriver à mieux comprendre cette expérience, dans toutes ses dimensions individuelles et sociales? Par quels moyens protéger les personnes en situation de vulnérabilité qui participent à des études sur le deuil? Quelles stratégies utiliser afin que les chercheur·e·s qui travaillent sur cette question arrivent à se sentir soutenus, voire même épanouis? Quelle méthodologie de recherche peut être déployée pour répondre aux problématiques ciblées? L’approche interdisciplinaire et empathique, utilisée dans le cadre du projet de recherche international Covideuil, semble avoir permis de répondre à ces importantes questions.À partir de cette expérience de collaboration, cet article apporte un éclairage sur les défis et les avantages de l’approche interdisciplinaire et empathique dans l’étude du deuil, propose quelques considérations favorisant sa mise en œuvre et soulève des pistes de réflexion, dans le but d’enrichir et de faciliter la recherche interdisciplinaire dans ce domaine.
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 | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".