Notice bibliographique
Résumé
Abstract It was a strange accident that gave an alert amateur physiologist access for the first time to the digestive processes in the human stomach. William Beaumont was an American military surgeon in the first half of the nineteenth century. He was the product of the prevailing system of training, when aspiring doctors qualified not by going to medical school but by serving an apprenticeship in the private practice of a physician or surgeon. While in post as surgeon at a fort in a remote fastness in Michigan, Beaumont was summoned one evening to tend the victim of an accident in a nearby fur trading post. Alexis St Martin, a young Canadian from the far north, had been hit by a shot-gun blast at close range and was lying unconscious in a pool of blood when Beaumont arrived. Wadding, shot, and fragments of clothing had penetrated his ribcage and stomach, creating a hole through which a man’s fist could pass. To general astonishment the victim did not die, but because he was not strong enough to work, the authorities at the trading post, unwilling to support an invalid, resolved to send him home to Canada. Beaumont doubted whether St Martin would survive the journey of 2,000 miles, and so took him in, ‘nursed him, fed him, clothed him, lodged him and furnished him with every comfort, and dressed his wounds daily and for the most part twice a day’.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».