Notice bibliographique
Résumé
Within a week of his 20 January 2025 inauguration, US President Donald J. Trump issued an order that froze all federal grants and loans, creating confusion and anxiety about the future of research and development in US biomedical science. The politicisation of science creates significant challenges not only for the researchers who depend on public funding to undertake their research, but also for the public understanding of why basic research is so important to the health and economic prosperity of the world's ageing populations. In 1944 US President Franklin D. Roosevelt wrote a letter to the director of the Office of Scientific Research and Development, Dr. Vannevar Bush, asking Bush how science and medicine could be best harnessed to win the war of science against disease. Bush's response, in his acclaimed 1945 book entitled Science, The Endless Frontier, detailed how 'scientific capital' determines the pace and shape of technological progress. The war against disease approach to public health and medicine has helped increase life expectancy, by reducing the prevalence of premature death, but it has also contributed to the increasing global healthspan-lifespan gap, which is nearly 10 years. Translational gerontology, and in particular the goal of developing geroprotective drugs that may help fortify the 'biological resilience' needed to increase healthy life expectancy, must become an integral part of a 'wisdom-inquiry' approach to public health and medicine if the aspiration of healthy longevity is to be realised this century.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».