Les pratiques citoyennes et la démocratisation de l’action publique en santé de proximité
Bibliographic record
Abstract
Dans les États sociaux occidentaux, citoyens et citoyennes jouent un rôle de plus en plus important dans la prestation de services de santé de proximité. Les pratiques citoyennes sont devenues des compléments essentiels aux actions de santé publique, en particulier dans les quartiers vulnérables de grandes villes où des pratiques portées par des citoyen·nes ont connu un rayonnement important, notamment depuis la pandémie de Covid-19. À partir d’une lecture croisée de certaines de nos recherches au Québec et au Brésil, cet article propose d’examiner empiriquement comment les pratiques citoyennes, les pratiques d’intervenant·es de proximité et leurs agencements peuvent représenter des vecteurs de transformation en agissant sur les inégalités sociales. Aujourd’hui plus que jamais, les pratiques citoyennes en santé de proximité, tout comme les personnes qui les mettent en œuvrent, sont précaires et peu reconnues. En somme, ces expériences invitent à s’interroger davantage sur les pratiques citoyennes comme activité de travail, c’est-à-dire à s’intéresser à leurs conditions d’émergence, leurs déploiements, les dynamiques qui s’y produisent et leur potentiel de transformation des inégalités instituées.
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 | 0.012 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.006 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".