Nadine Dobrovolskaïa-Zavadskaïa, une Russe à la Fondation Curie, une vision singulière de la génétique dans le cancer (1921–1954)
Notice bibliographique
Résumé
Nadine Dobrovolskaïa-Zavadskaïa, première femme russe à diriger un département de chirurgie en Russie, émigre en France en 1921. À son arrivée, elle entre à l'Institut du Radium à Paris pour mener des recherches visant à améliorer les protocoles de traitement du cancer. En 1927, Claudius Regaud lui confie l'étude de l'hérédité des cancers. Dans ce contexte, elle s'intéresse à la nature des mutations, et découvre et étudie une mutation de la souris appelée T (c'est à dire Tailless, ou brachyoure). Ce travail fait d'elle une pionnière dans le domaine de la génétique du développement, et son travail est encore cité actuellement. Plusieurs questions se posent concernant le cursus de cette chercheuse. Par quels moyens, a-t-elle pu intégrer, dès son arrivée en France, un laboratoire de recherche spécialisé dans une discipline qui lui était jusqu'alors inconnue ? Quelle a été la contribution des savants russes à la recherche française dans ce domaine ? Cet article décrit le parcours scientifique de Nadine Dobrovolskaïa en l'intégrant dans son contexte scientifique national et international. Le rôle primordial, mais très méconnu, joué par le réseau académique russe en France dans l'intégration des immigrants dans la vie universitaire, est ainsi mis en évidence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».