Notice bibliographique
Résumé
Several years ago I had a conversation with Leora Kuttner, child clinical psychologist and author of the seminal works The Child in Pain (Kuttner, 1996) and No fears, No Tears: Children Coping with Cancer (Kuttner, 1986). This conversation changed my thinking and the way I speak about what it is that we do as clinicians to help people in pain. During our conversation, Dr. Kuttner challenged my use of the term non-pharmacological when referring to cognitive and behavioural interventions to relieve pain. She said the term indicated a bias towards pharmacological interventions and implied that cognitive and behavioural interventions were inferior. Since that conversation, I have tried to be meticulous in my choice of words when describing interventions to relieve pain in infants and children. Although the language becomes cumbersome at times, I have tried to avoid the term non-pharmacological when I really mean behavioural and environmental interventions. I try to avoid implying that pharmacological interventions are the gold standard for pain relief and that we must choose one kind of intervention over the other. I have argued that environmental and behavioural strategies provide the foundational substrate for neonatal pain management to which pharmacological therapy is additive or synergistic (Franck & Lawhon, 1998).
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,016 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».