Ãvaluation des systèmes symboliques des symptômes biomédicaux pour la création dâune interface graphique pluriculturelle de lâéchelle de triage canadien
Bibliographic record
Abstract
Au croisement de l’anthropologie médicale, de la communication, du design industriel et des nouvelles technologies de l’information, ce mémoire se penche sur les difficultés communicatives rencontrées par le personnel médical et les patients de provenances culturelles variées dans le milieu des urgences hospitalières à Montréal. \nDans l’optique d’améliorer l’échange au poste de triage, la réflexion porte principalement sur la pertinence et les caractéristiques d’un support visuel d’appoint. Elle aborde la problématique par l’étude des concepts de perception, de compréhension, d’interprétation et de représentation graphique sous les angles théoriques de la communication visuelle (Benjamin, Berger, Dibi-Huberman), de la sémiologie du discours social (Verón) et du jeu herméneutique (Gadamer). \nLes systèmes symboliques de cent cinquante images, illustrant sur Internet trois symptômes propres à la gastro-entérite, ont été analysés d’après une méthodologie mixte quantitative et qualitative afin d’identifier leurs sens dénotatifs et connotatifs. \nLes résultats appuient le recours à des images pour contourner les barrières langagières et révèlent l’existence d’une culture médicale visuelle internationale dont le code iconographique est hybride et pluriculturel. Ces nouvelles informations indiquent des critères de performance et des hypothèses concernant les changements occasionnés par l’ajout d’un support visuel dans la dynamique communicationnelle de l’ETC. La recherche ouvre aussi une piste vers l’étude herméneutique du produit en design industriel.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".