Notice bibliographique
Résumé
Epidemiology, like any branch of medical science, functions within a social and historical context. That context influences what questions are asked, how they are investigated, and how their conclusions are interpreted, both by researchers and by the public. The international debate over whether abortion increases breast cancer risk, which has been the subject of many studies and much heated controversy in recent decades, became so intensely politicized in the United States that it serves as a particularly stark illustration of how elusive the quest for scientific certainty can be. Although a growing interest in reproductive factors and breast cancer risk developed after the Second World War, it was not until the early 1980s, after induced abortion had been legalized in many countries, that studies began to focus on this specific factor. In the US these were the years following Roe v Wade, when anti-abortionists mounted their counterattack and pro-choice forces were on the defensive. As a result, epidemiologists found themselves at the centre of a debate which had come to symbolize a deepening divide in American culture. This paper traces the history of the scientific investigation of the alleged abortion-breast cancer link, against the backdrop of what was increasingly termed an “epidemic” of breast cancer in the US. That history, in turn, is closely intertwined with the anti-abortion movement's efforts, following the violence of the early 1990s, to regain respectability through changing its tactics and rhetoric, which included the adoption of the “ABC link” as part of its new “women-centred” strategy.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».