Notice bibliographique
Résumé
ast summer, my wife was sitting on campus eating lunch with a friend and colleague when she sustained a brain stem stroke.We are both professors in our early forties and have two daughters, who were seven and three at the time.The stroke came as a complete shock, with no prior conditions or factors that warned of its possibility.In the emergency room, she was diagnosed with a vertebral artery dissection -a tear in the artery's inner layer -that created a blood clot and brain damage, resulting in intense dizziness, nausea, and motor control impairment.Over the first two days, she was in a fugue-like state, drifting in and out of consciousness, and trying to prevent uncontrollable fits of vomiting by limiting movement as much as possible.It was a truly horrible 48 hours.As her condition stabilized, she started to work with the rehabilitation team to regain basic function, such as eating solids, sitting up, standing and walking.She made good progress over the first week and we prepared for a transfer to a rehabilitation centre -plans that were quickly derailed.A week after her initial admission she started experiencing an intense ringing in her ears.This prompted another MRI, which confirmed three additional arterial dissections -all the major blood vessels serving her brain were now structurally compromised, but thankfully (and remarkably), there was no further neurological damage.Further tests were ordered, and further complications were revealed.She was diagnosed with a LThe black, white and grey of embracing vulnerability
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».