Les enjeux méthodologiques et épistémologiques du croisement des savoirs entre personnes en situation de pauvreté, praticien.ne.s et universitaires
Bibliographic record
Abstract
À partir de la recherche en croisement des savoirs ÉQUIsanTÉ, menée à Montréal entre chercheures en santé, personnes en situation de pauvreté et professionnel.le.s de la santé, l’article (élaboré collectivement) explore quelques-unes des questions théoriques, épistémologiques et éthiques soulevées par ce mode alternatif de production de connaissances. Parmi les questions les plus débattues sur le plan méthodologique figurent la non-mixité partielle ainsi que le statut et le rôle des associations qui militent aux côtés des personnes en situation de pauvreté. Sur le plan épistémologique, nous avons également analysé la portée d’une telle démarche en matière de connaissances et ses effets en matière d’émancipation. L’article propose ainsi de contribuer au débat scientifique sur ce que l’on pourrait appeler une « épistémologie post-pauvreté », en écho aux épistémologies féministes et postcolonialistes.
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 | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.000 |
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 teacher head, 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".