Notice bibliographique
Résumé
Four years ago, Michelle Holmes, Wendy Chen and collegues reported a significant negative correlation between aspirin use and breast cancer (Holmes et al. 2010).This summer, they noted that no randomized trials have been initiated that test this potentially important association.Why not?Pharmaceutical companies fund most drug research; there is no profit in aspirin.This explanation is incomplete.The deeper issue is a mismatch between the public interest in advancing research, and the interests of the institutions that governments subsidize in different ways for that purpose.In addition to patent protection, governments directly fund public granting agencies and provide the tax relief offered by private charities.Like pharmaceutical companies, these have their own "stakeholders" and objectives.Nobody, it appears, is interested in aspirin. RésuméIl y a quatre ans, Michelle Holmes, Wendy Chen ses collègues faisaient état d'une importante corrélation négative entre l'utilisation de l' aspirine et le cancer du sein (Holmes et al. 2010).Cet été, elles notaient qu' aucun essai aléatoire n' avait encore été amorcé pour tester ce lien important.Pourquoi?Ce sont les sociétés pharmaceutiques qui financent la plupart des recherches sur les médicaments; or, il n'y a aucun profit à tirer avec l' aspirine.Cette explication est incomplète.L' enjeu central est un décalage entre l'intérêt public pour la recherche avancée et les intérêts des institutions que les gouvernements subventionnent à cette fin, de diverses façons.En plus de la protection des brevets, les gouvernements financent directement des organismes subventionnaires publics et offrent un allègement fiscal grâce au statut d' organisme de bienfaisance.Tout comme les sociétés pharmaceutiques, ces organismes ont leurs propres « parties prenantes » et leurs propres objectifs.Il semble bien que personne ne s'intéresse à l' aspirine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,022 |
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 ».