Sang sucré, pouvoirs codés, médecine amère. Diabète et processus de construction identitaire
Bibliographic record
Abstract
Sang sucré, pouvoirs codés et médecine amère est le résultat d'une recherche relevant de l'anthropologie médicale critique et portant sur le diabète en milieu autochtone. S'étant essentiellement déroulée dans la communauté innue de Pessamit (Betsiamites) sur la Haute-Côte-Nord du Saint Laurent au Québec, elle vise à jeter un nouvel éclairage sur les conditions d'émergence de cette épidémie ainsi que sur les raisons expliquant les insuccès répétés des approches des milieux de la santé en la matière. Cet ouvrage s'emploie avec beaucoup de force à mettre en évidence un ensemble de facteurs sociaux, politiques, économiques et culturels qui semblent, à titre de conditions, être à l'origine du développement épidémique du diabète en milieu autochtone. Il fait notamment bien apercevoir comment, dans un contexte d'exclusion, à travers le rapport au corps et à l'acte alimentaire, entre en jeu un système complexe de codes identitaires porteurs de sens et déterminant le devenir de cette maladie. Si cet ouvrage concerne en premier lieu les milieux autochtones, il permet également de faire la lumière sur les dynamiques sociales à l'origine de l'accroissement rapide des taux de prévalence du diabète dans les milieux défavorisés ainsi que dans les pays dits en émergence.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".