David Snowdon. Aging with Grace: What the Nun Study Teaches Us about Leading Longer, Healthier, and More Meaningful Lives. New York: Bantam Books, 2001.
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Ce livre fait le décompte du développement de l'étude des religieuses (« Nun Study »). Cette recherche a exercé une influence scientifique sur le domaine. L'étude offre le point de vue de David Snowdon qui a débuté cette recherche comme projet pilote en 1986. D'un style familier qui se lie sans difficulté, Snowdon décrit le processus du projet et reflète sur ceux qui ont exercé une influence sur son développement. Parsemé à travers ce texte attirant, Snowdon reconnaît les choses (c.-à.-d. les individus et les événements) qui ont exercé une forte influence sur le développement de la recherche et du chercheur. En racontant le dessous de l'histoire de l'étude, Snowdon décrit les conclusions clés à l'intérieur du contexte des relations qu'il a entretenu avec les School Sisters of Notre Dame. Son récit de cette étude sans pareil est un hommage inspirant et écrit avec sensibilité aux religieuses en question et des collègues qui ont aidé à la réalisation de l'étude. La lecture du livre Aging with Grace est un investissement qui en vaut la peine : du chercheur universitaire expérimenté au jeune chercheur futur au profane qui se demande pourquoi et comment une recherche est entamée.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».