Body counts : medical quantification in historical and sociological perspective = Body counts : La quantification medicale, perspectives historiques et sociologiques
Notice bibliographique
Résumé
In an invigorating comparative and interdisciplinary reconsideration of the role of different types of medical 'counting', this wide-ranging bilingual volume takes us from the mortality tables of the eighteenth century to the movement for 'evidence-based medicine' in our own day. Culled from the proceedings of 'La quantification dans les sciences medicales et de la sante: perspective historique' held at the Musee Claude-Bernard in France in 2002, Body Counts moves beyond the usual emphasis on public health and clinical medicine to include the central role of numbers in laboratory work and medical instrumentation.Body Counts provides an innovative, historical, and sociological account of the functions of quantification. Contributors include Luc Berlivet (INSERM, CNRS, Paris), Alberto Cambrosio (McGill University), Sir Iain Chalmers (James Lind Library, Oxford), Nicholas Dodier (INSERM, CNRS, Paris), Michael Donnelly (Bard College), Volker Hess (Humboldt-University), Peter Keating (University of Quebec at Montreal), Ann La Berge (Virginia Tech University), Ilana Lowy (INSERM, CNRS, Paris), Harry M.Marks (Johns Hopkins University), Lion Murard (INSERM, CNRS, Paris), Mark Parascandola (National Cancer Institute, Bethesda, Maryland), Theodore M. Porter (University of California at Los Angeles), Andrea Rusnock (University of Rhode Island), Christiane Sinding (INSERM, CNRS, Paris), and Ulrich Trohler (Institut fur Geschichte der Medizin der Albert-Ludwigs-Universitat).
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».