Notice bibliographique
Résumé
I was raised in North America ‐ a culture and society in which the education emphasizes knowledge about science, its methods and its principles. The scientific method of understanding, coupled with the rudimentary knowledge that I was taught in high school biology, resulted in my conceptualization of pain as an objective truth. Pain, as I believed for a long time, was a bodily sensation with an expression that was more or less universal; to me, pain was simply the sensation that the brain experiences as a response to noxious stimuli. The pain sensation protects us from things that can hurt us; it is a warning sign that something in us is physically amiss. Thus, everybody physically reacts to the touch of a flame or experiences abdominal pain when there is appendicitis. Even now, in medical school, the pain education that I have received so far has only involved the physiology or mechanics of pain. Pain, as a physiological condition, operates independent of cultural context. However, in considering the experience of pain that my grandmother has endured, I realize that pain is much more than a mechanical bodily sensation effected by the nervous system in response to stimulus. Pain is a human experience, and as such, it is highly individualized and subjective. The proper diagnosis, care and treatment of pain necessitate a holistic understanding of pain, its physiology and its context (1).
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,040 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».