A New Clinical Collective for French Cancer Genetics
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative forms of work such as extended networks, expert groups, and consortia increasingly structure biomedical activities. They are particularly prominent in the cancer field, where procedures such as multicenter clinical trials have been instrumental in establishing the specialty of oncology, and subfields such as cancer genetics, where bioclinical activities—for example, testing for breast and ovarian cancer (BRCA) genes and follow-up interventions—are predicated on the articulation of a number of tasks performed by new clinical collectives. In this article, we examine the founding and development of a French bioclinical collective—the Groupe Génétique et Cancer (GGC)—that coordinates and structures the activities of most French actors in cancer genetics and operates simultaneously in the clinical, research, and regulatory domains. To examine the group’s structure and dynamics, the article combines information gathered through traditional fieldwork methods with information elicited from a coauthorship and semantic-network analysis of the publications of GGC members from 1969 to 2001.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».