Bibliographic record
Abstract
Quels rapports au sens la maladie soulève-t-elle? Quels liens les personnes touchées par le VIH/sida établissent-elles entre la perception de leur maladie et leur appartenance religieuse ou leur démarche spirituelle? Comment des médecins gèrent-ils la présence de manifestations religieuses dans la relation thérapeutique? En quoi le rite est-il bon pour la santé, bon pour le salut? Quel lien la spiritualité et le bien-être entretiennent-ils? Quels enjeux spécifiques rencontre-t-on dans le monde de l’itinérance ou dans celui de la jeunesse, dans la fréquentation des lieux de pèlerinage québécois ou du vodou haïtien? Accompagner par le toucher? Accompagner par l’Internet? Voilà quelques-unes des pistes explorées par des chercheurs et des praticiens d’horizons variés que vous propose ici la Chaire Religion, spiritualité et santé. On trouvera trois genres de textes : des réflexions théoriques précisant les concepts, des recherches de terrain sur la rencontre des traditions religieuses et spirituelles avec la médecine technoscientifique ou traditionnelle et, enfin, des comptes-rendus de pratiques de soin innovatrices ou de prises en charge de personnes en situation de vulnérabilité individuelle et sociale. Divers terrains, divers regards. Dix-huit contributions aux croisements de la spiritualité et la santé.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".