From pole to pole, life-long research of sleep in extreme environments
Notice bibliographique
Résumé
In November 1965, Michel Jouvet accepted me into his laboratory in Lyon as a medical student at a time when sleep research was an adventure. After 4 years of investigations in cats, I obtained my medical doctorate. Being a military physician, I was posted to Antarctica for wintering over and was initiated by Jean Rivolier into the psychology of small isolated human groups. I recorded 180 polysomnographic (PSG) nights in eight of my companions. This was my first contribution to research on human sleep under extreme environments and conditions. I then entered René Hénane's military thermophysiology laboratory, where I analyzed thermal exchanges during human sleep in the heat. Back to the cold, I spent 2 years in Canada and analyzed sleep during the Arctic winter under the direction of Manny W. Radomski, who headed the Defense and Civil Institute of Environmental Medicine and judged my PhD dissertation along with my first two mentors. Throughout my career, I worked in collaboration with Manny Radomski under the auspices of the Franco-Canadian Accord for Defence Research. We studied sleep and exercise, sleep deprivation, and recovery with and without chemical help. He also gave me support during several investigations in Africa. There, I studied normal sleep under various tropical climates (warm and dry in Niger, warm and humid in Côte d'Ivoire and Congo, temperate mid-mountain in Angola). I determined that human African trypanosomiasis, the ravaging sleeping sickness or tsetse disease, is not a hypersomnia, but a disorder of circadian rhythms, notably in the sleep-wake cycle.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».