Savoirs expérientiels personnels « hors du sens commun » liés à la maladie chronique
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à exposer, d’un point de vue personnel, certains savoirs « hors du sens commun » relatifs au vécu et à la gestion de mes problèmes de santé chroniques. La construction de cette expertise expérientielle repose à la fois sur le vécu de la maladie, sa compréhension, mais aussi sur la manière dont j’appréhende mon environnement. Dans une première partie, j’évoque ma trajectoire médicale, et la manière dont j’ai construit des savoirs sur la maladie et sa gestion. Certains savoirs expérientiels « hors du sens commun » ont été lents à émerger et sont perfectionnés, d’autres non. Dans une seconde partie, je présente ces savoirs expérientiels « hors du sens commun », classés en plusieurs catégories : (1) ceux qui se fondent sur l’adaptation des traitements médicaux ou alternatifs ou sur le jugement sur leur efficacité ; (2) ceux qui reposent principalement sur le type de postures à adopter, et (3) ceux qui reposent sur la sélection et l’adaptation du matériel à utiliser.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".