A l’interface des savoirs d’expérience et du récit de soi : un processus identitaire individuel et collectif
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de certaines situations pathologiques rares, le savoir médical fait défaut et l’incertain occupe alors un rôle primordial dans l’appréhension de la maladie. Cette dernière s’édifie au quotidien mais également dans la relation de soin et repose sur le récit d’une expérience singulière plus que sur des formes de connaissances préconçues et objectivées. Dans ce contexte, l’identité des patients et des aidants, leur rapport à eux-mêmes, aux autres et au monde, sont bouleversés et doivent pouvoir se reconstruire, notamment à partir des interactions soignants-soignés-aidants. Or, les savoirs expérientiels peuvent être considérés comme le substrat par lequel l’identité des acteurs du soin trouve une voie d’expression singulière dont il s’agit de mieux comprendre les liens avec le récit de soi. L’article se centre sur la dimension identitaire inhérente au savoir expérientiel, à partir du processus de mise en sens qui est associé à la démarche de mise en mots par les acteurs du soin. Mais la singularité de ces expériences individualisées n’acquiert son véritable sens qu’à travers le partage de ce vécu, dont le récit de soi se fait l’entremetteur principal. Dès lors, le propos porte également sur la dimension collective de l’identité mise en jeu dans le cadre des échanges entre soignants-soignés et aidants au sujet des savoirs d’expérience relatifs à leur situation.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".