Notice bibliographique
Résumé
In the 1950s, asbestos had so many uses that it was known as the magic mineral. However, in the next few years it was established that severe exposure to respirable asbestos fibres had led to respiratory fibrosis, or asbestosis, excess lung cancer, and mesothelioma. Ignoring the word 'severe ' in the preceding sentence, an anti-asbestos lobby, based in the Mount Sinai School of Medicine of the City University of New York, promoted the fiction that asbestos was an all-pervading menace, and trumped up a number of asbestos myths for widespread dissemination, through media eager for bad news. These included: all workers ever exposed to asbestos will die prematurely of asbestos-related disease; all forms of asbestos are equally hazardous; one asbestos fibre can kill; any substitute for asbestos must be less harmful. Like all myths, they were inventions without foundation and entirely untrue, but they were welcomed by the media and promulgated so ardently that they were soon almost universally believed, engendering widespread 'fibre-phobia'; the anti-asbestos lobby (hereinafter The Lobby) became both influential and powerful. When the first findings from Quebec were published they threatened to dispel the
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,019 |
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 ».