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Record W7162039198 · doi:10.82308/34837

A paradigm shift? An empirical exploration of the revival of food allergy immunotherapy in North America

2023· dissertation· en· W7162039198 on OpenAlexaboutno aff
Stephanie Nairn

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicFood Allergy and Anaphylaxis Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVisionPsychological interventionNursing homes

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'allergie alimentaire affecte une proportion significative de personnes en Amérique du Nord, mais peu de recherches sociologiques la concernent. Cette thèse explore le renouveau de l'immunothérapie pour l'allergie alimentaire souvent présentée comme un changement de paradigme concernant l’exposition aux allergènes, à favoriser plutôt qu’à éviter. Contrairement aux recherches sur la construction sociale des définitions de l'allergie alimentaire et leur utilisation pour "gouverner" les individus et les populations, cette thèse examine ethnographiquement différentes configurations de pratiques technologiques. Elle s’appuie sur 33 entretiens avec des personnes ayant différents types d'engagement dans l'immunothérapie, >100 heures d'observations lors de conférences cliniques et scientifiques au Canada et États-Unis, et lors de l'élaboration d'un guide de bonnes pratiques cliniques. Le premier chapitre décrit l'ambiguïté ontologique du "produit" utilisé en immunothérapie, qui est à la fois un aliment et un médicament, qui a catalysé le co-développement de différentes approches, et fait ressortir plusieurs incertitudes concernant le diagnostic, les objectifs de l'immunothérapie et les personnes à recruter lors d’essais expérimentaux et traitements cliniques. Les praticiens ont présenté ces incertitudes comme une source productive de collaboration entre les différents régimes expérimentaux et cliniques, les différentes approches, et le type de "preuves" issues de ces pratiques. Le deuxième chapitre explore les visions qui sous-tendent le co-développement des pratiques pharmaceutiques et non-pharmaceutiques d'immunothérapie. En dépit de versions incommensurables concernant les préférences des patients potentiels et des praticiens, ces deux approches continuent à se développer conjointement, ce qui explique comment les cliniciens résistent aux développements pharmaceutiques dans leurs domaines de pratique, les interventions pharmaceutiques et non-pharmaceutiques pouvant coexister dans les paysages thérapeutiques. Le chapitre 3 traite du développement d'un guide de bonnes pratiques pour l'immunothérapie orale, sous-tendu par le désir de créer un espace épistémique évitant la délégitimation de l'immunothérapie. Une "bonne adéquation" a été produite entre le désir des participants de mobiliser d'autres types de preuves et l'approche multicritères des méthodologistes qui ont souligné la valeur des principes éthiques et des perspectives des parties prenantes. Cette étude de cas, en plus de confirmer qu’un guide de bonnes pratiques peut servir des objectifs normatifs, révèle comment des principes éthiques ont été incorporés aux preuves "traditionnelles". La thèse apporte un éclairage sur les premières phases de développement d'une pratique présentée comme un changement de paradigme. Elle peut servir de cadre conceptuel et empirique pour comprendre comment les domaines biomédicaux font face aux notions d'évitement et d'exposition (via la nourriture), aux ambiguïtés ontologiques et aux exigences réglementaires de la biomédecine en Amérique du Nord. Elle incite les sociologues à dépasser les cadres en termes de construction sociale et de gouvernance, pour explorer le cadrage productif des incertitudes, la notion de paysages thérapeutiques et leurs conséquences pour le développement pharmaceutique, ainsi que la façon dont l'éthique est intégrée aux preuves traditionnelles dans le développement des connaissances biomédicales

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.035
metaresearch head score (Gemma)0.039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.080
Threshold uncertainty score0.185

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0350.039
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0200.033
Scholarly communication0.0140.018
Open science0.0030.015
Research integrity0.0030.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.062
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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