Les dommages épistémiques en recherche : rétablir la confiance des personnes trans envers les chercheur·euse·s en position de privilège en travail social à travers la pratique de la responsabilité épistémique
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux dynamiques de pouvoir entre les chercheur·euse·s en position de privilège en travail social et les groupes marginalisés. Il suggère que les injustices épistémiques vécues par certains groupes marginalisés causent des dommages épistémiques, dont celui de la perte de confiance envers : 1) les institutions productrices de connaissances; 2) les chercheur·euse·s ; 3) les groupes eux-mêmes et leur capacité à produire des savoirs légitimes. Mobilisant la notion des injustices épistémiques et des dommages épistémiques et analysant le cas spécifique des personnes trans en travail social, l’article vise à répondre à la question suivante : quelles attitudes les chercheur·euse·s peuvent-ils·elles adopter pour éviter les dommages épistémiques et rétablir la confiance des groupes marginalisés à leur égard et à l’égard des recherches ? Dans cette optique, la pratique de la responsabilité épistémique apparaît essentielle pour rétablir cette confiance.
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 | 0.048 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.074 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.020 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| 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".