Bibliographic record
Abstract
Face aux dérives qui touchent de nos jours à la définition même de la vie et de l’humanité, l’auteur invite ses collègues à renouer avec leur fonction de vigilance critique et éthique. L’argument se déploie dans trois directions. Il s’ancre d’abord dans l’étude de l’impact de la biologie moléculaire sur la médecine qui tend à se transformer, pour une part, en une médecine prédictive et qui engendre de nouvelles définitions de la maladie et de la santé. L’auteur plaide, ensuite, pour un renouvellement des modèles culturalistes qui ont prévalu, jusqu’ici, dans l’anthropologie médicale et pour leur application à l’étude des nouvelles pathologies (surpoids, obésité, par exemple) qui caractérisent nos sociétés d’abondance. Enfin, il propose un virage de notre discipline en direction des études portant sur l’inégalité sociale, dans une ouverture au politique, à l’éthique et aux questions de justice sociale et d’équité. La prise en compte de ce triple horizon permettra, selon l’auteur, à l’anthropologie médicale de contribuer à construire un nouvel humanisme ajusté à notre âge.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.073 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.009 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".