Réflexion sur la nature et l’usage de la connaissance en nutrition – Un appel à davantage d’éthique
Bibliographic record
Abstract
La nutrition se définit comme la science appliquée qui s’intéresse à la relation entre l’alimentation et la santé. Or, l’alimentation est un objet d’intérêt et d’étude pour plusieurs autres disciplines. L’application des connaissances en nutrition demeure cependant essentiellement réfléchie en accordant par défaut une primauté épistémique à la fonction biomédicale de l’alimentation. Les connaissances issues de ces autres disciplines se retrouvent alors généralement dépréciées, voire écartées. L’éthique semble en mesure de fournir un terrain neutre afin de confronter et concilier les différentes perspectives disciplinaires sur l’alimentation. L’approfondissement d’une réflexion éthique propre à la pratique de la nutrition est souhaité afin d’améliorer la pertinence de ses efforts d’application des connaissances. L’article propose quatre principaux thèmes éthiques autour desquels pourrait s’organiser l’analyse des enjeux épistémiques en lien avec la nutrition et l’alimentation. Ces thèmes discutés dans l’article sont : l’identité, la liberté, la justice et la dignité.
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 | 0.030 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.072 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".