Rendering Inuit cancer “visible”: Geography, pathology, and nosology in Arctic cancer research
Notice bibliographique
Résumé
In August of 1977, Australian pathologist David W. Buntine delivered a presentation at the Annual Meeting of the Royal College of Pathologists of Australia in Melbourne, Victoria. In this presentation, he used the diagnostic category of "Eskimoma," to describe a unique set of salivary gland tumors he had observed over the past five years within Winnipeg's Health Sciences Center. Only found amongst Inuit patients, these tumors were said to have unique histological, clinical, and epidemiological features and were unlike any other disease category that had ever been encountered before. To understand where this nosological category came from, and its long-term impact, this paper traces the historical trajectory of the "Eskimoma." In addition to discussing the methods and infrastructures that were essential to making the idea of Inuit cancer "visible," to the pathologist, the epidemiologist, and to society at large, this paper discusses how Inuit tissue samples obtained, stored, and analyzed in Winnipeg, Manitoba, came to be codified into a new, racially based disease category - one that has guided Canadian and international understandings of circumpolar cancer trends and shaped northern healthcare service delivery for the past sixty years.
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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 | 0,028 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,041 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».