Recherche participative : perspectives croisées autour des savoirs académiques et expérientiels dans le domaine des addictions
Bibliographic record
Abstract
Les recherches participatives peuvent contribuer à améliorer les services dans le domaine des addictions. Toutefois, une implication superficielle des personnes détenant un savoir expérientiel comporte le risque de reproduire des situations d’iniquités sociales plutôt que de renforcer leur pouvoir d’agir. Cet article a pour objectif d’exposer un bilan critique, co-construit par le dialogue entre personnes détenant des savoirs académiques et expérientiels, au regard des différents types de participation et de collaboration ayant été réalisées au fil des ans, tout en posant un regard sur les enjeux de la professionnalisation ou de la formalisation du rôle de personnes détenant une expertise de vécu dans le cadre de recherches participatives en addictions. Les résultats de l’analyse critique réalisée permettent de dresser un bilan critique co-construit qui comprend les thèmes suivants : 1) la description du parcours de collaboration et de la diversité des implications en recherche de la personne détenant un savoir expérientiel ; 2) les réflexions conceptuelles autour des termes utilisés et des identités qui y sont liées ; 3) les facilitateurs de la collaboration ; 4) les obstacles et défis rencontrés. Ce dialogue entre savoirs académiques et expérientiels permet de souligner la nécessité de revoir les règles institutionnelles pour mieux reconnaître le statut des personnes détenant un savoir expérientiel en recherche. La reconnaissance des compétences en lien avec l’admissibilité à des postes de recherche ne devrait pas se limiter à l’obtention de diplômes. Le savoir expérientiel devrait être intégré comme un type d’expertise reconnu dans le cadre des embauches.
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 | 0.075 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.032 | 0.048 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.020 |
| Open science | 0.003 | 0.022 |
| Research integrity | 0.007 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".