Notice bibliographique
Résumé
As a young, hospital-based physical therapist in the early 1970s, I vividly recall a middle-aged patient who had undergone a radical mastectomy for treatment of breast cancer. Her chest was sunken and hollow following removal of the pectoral muscles, overlying skin, and supraclavicular lymph nodes. She had a gaping wound in her axilla where the lymph nodes had been cleared, making the range-of-motion exercises that I provided extremely painful. For almost 80 years, the Halsted radical mastectomy was the standard treatment for breast cancer in North America, a procedure that was both physically and psychologically debilitating. An American surgeon named Bernard Fisher chose to challenge the myth that radical mastectomy was the only viable treatment for breast cancer. Through a series of large randomized controlled trials conducted in the 1970s and 1980s, Fisher's research team demonstrated that a much less invasive surgery—the partial mastectomy (lumpectomy), combined with radiation to the breast—was as effective as the radical mastectomy in prolonging lives of women with early-stage breast cancer.1,2 As a result, almost 75% of the more than 200,000 women diagnosed with breast cancer in North America each year can opt for a lumpectomy.3 For those who still require removal of the breast, much less invasive procedures—such as the total mastectomy or modified radical mastectomy—are now standard practice.
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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 | 0,025 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,072 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».