Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews Florence Nightingale’s contribution to the use of statistics to save lives, beginning with the Crimean War (1854-56). It addresses accusations to the contrary, that her work resulted in lives lost, with primary source data in refutation. It also demolishes exaggerated claims for her, on the extent and speed of death rate reductions achieved, that she collected statistics to this end, and that she did the work virtually single-handedly. Comparative French death rates during the war are cited which show how successful the British were with their sanitary reforms. Nightingale’s significant collaboration with the leader of the Sanitary Commission is related. The two went on to numerous successful reforms post-Crimea. The creation of a Statistical Branch was a key part of the strategy. Several unsuccessful attempts Nightingale made to improve statistics are noted, beginning with a rejected proposal to add questions on health to the 1861 Census. Next came the Colonial Office’s failure to follow up on her research on excessive deaths in British colonial hospitals and schools, which raised the broader issue of declines in aboriginal numbers. Finally, she had to give up on an attempt to have applied statistics taught at Oxford University, for the benefit of future Cabinet ministers and senior administrators. The paper argues that Nightingale’s belief that statistics can be used to save lives still has merit, so long as the endeavour is taken seriously, with adequate attention to detail and complexity.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».