Notice bibliographique
Résumé
The campaign promoting evidence-based medicine (EBM) shares similarities with Joseph Lister's 19th century campaign promoting surgical antisepsis. Both target medical practitioners as their primary clients, and both appeal to these clients in the manner of a public health programme, arguing that their standards are authoritative and relevant, that the clients fail to meet them, and that this failure is a problem that requires the clients to change. Both promote hygienic solutions to the problems that they identify, the problem of microbial pathogens in the case of Lister, and the process of clinical decision making in the case of EBM. Hygienic solutions aim to operationalize standards as case-independent procedures that can be performed as habits, and seek to identify instruments of purification against sources of contamination. EBM's solution is hygienic because it characterizes clinical decision-making behaviour as a source of contamination and because it promotes a general procedure designed to correct it. Comparing the EBM campaign to Lister's helps to explain why some clinicians have had trouble trying to implement EBM as a decision-making procedure in particular cases. EBM promotes a hygienic solution, but unlike Lister, does not confront a well-defined, empirically grounded problem. Some of the difficulties with EBM stem from a mismatch between its hygienic solution and the complexity and case-dependency of clinical decision making.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,401 | 0,159 |
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 ».