Notice bibliographique
Résumé
John Erichsen beschrieb 1866 erstmals ein Syndrom mit kognitiven und (psycho-)somatischen Beeinträchtigungen, das in der Folge von Eisenbahnunfällen beobachtet wurde (Erichsen 1866). Erichsens “railway spine” kann aus heutiger Sicht als eine der historischen Wurzeln der Psychotraumatologie angesehen werden (Harrington 1996). In der Folge wandte sich die Traumaforschung aber zunächst den gesundheitlichen Auswirkungen von Kampfeinsätzen im Krieg (“shell shock”, “combat fatigue”), später auch den psychischen Auffälligkeiten bei den Überlebenden des Holocaust zu. Die psychosozialen Folgen von unfallbedingten Verletzungen wurden hingegen bis heute noch wenig untersucht. Dies mag damit zusammenhängen, dass insbesondere Verkehrsunfälle in unserer Gesellschaft als etwas so Alltägliches angesehen werden, dass sie uns nicht als Ereignissse „ausserhalb des üblichen menschlichen Erlebens“ (APA 1987) erscheinen. Jedenfalls werden Unfälle, solange es sich nicht um Grossereignisse wie beispielsweise das ICE-Zugsunglück von Eschede (1997) oder den Absturz eines Swissair-Flugzeugs bei Halifax (1998) handelt, eher selten mit den Konzepten der Psychotraumatologie in Zusammenhang gebracht.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».