Prendre soin
Bibliographic record
Abstract
L’acte de « prendre soin » est sans doute l’un des plus vieux gestes effectué envers l’autre. Avec lui, l’altérité et l’identité interagissent et se transforment, chez le soigné comme chez le soignant. Selon les époques, les pays et les cultures, il prend différents visages. Au-delà de la santé et du bien-être, il convient d’élargir le champ du prendre soin aux diverses dimensions du soin, dont l’idée même permet d’appréhender, dans leur unité et dans leur diversité, une variété de situations allant des actes les plus ponctuels aux enjeux éthiques, politiques et prospectifs les plus vastes. Face à l’allongement de la vie, face aux vulnérabilités qui affectent des personnes en situation de précarité, au regard des risques écologiques pesant sur la planète, les pratiques et les savoirs du « prendre soin » doivent être réexaminés afin que l’on puisse déterminer à quelles conditions ils pourront devenir des compétences clefs pour un monde plus durable et plus solidaire. C’est au regard de ces préoccupations que s’est tenu, en juin 2010, le colloque de Cerisy, « Prendre soin : savoirs, pratiques, nouvelles perspectives ». Au cours de ce colloque franco-québécois, des philosophes, des chercheurs dans le domaine de la santé et des sciences humaines, des praticiens ainsi que des experts des politiques publiques se sont intéressés à l’évolution du « prendre soin » et aux savoirs qui le composent et le définissent. Cet ouvrage réunit les contributions émanant de ce colloque autour des thèmes principaux qui ont été abordés au cours de la décade.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.217 | 0.091 |
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".