Le résumé structuré : un outil de lecture,d’évaluation et de rédaction
Bibliographic record
Abstract
REVUE INTERNATIONALE FRANCOPHONE D'ÉDUCATION MÉDICALEC ' est vers la fin des années soixante que les rédacteurs en chef de revues scientifiques ont commencé à joindre des résumés à leurs a rticles.Vingt ans plus tard, un groupe de travail a plaidé en faveur de résumés plus informatifs basés sur des critères reconnus de lecture critique de la littérat u re médicale 1 .Le groupe de travail a proposé un résumé en sept points composé de 250 mots.Bientôt, un huitième élément a été ajouté 2 , 3 : 1 -Bu t : la question de re c h e rc h e . 2 -Plan de re c h e rche (type d' é t u d e ) . 3 -C o n t e x t e : le milieu et le niveau de soins (ou d' e n s e i g n e m e n t ) . 4 -Pa rt i c i p a n t s : la méthode de sélection et le nombre de participants qui ont commencé et qui ont complété l' é t u d e .5 -In t e rve n t i o n ( s ) : la nature exacte de l' i n t e rve n t i o n , s'il y en a eu une, par exemple, un traitement (ou une mesure pédagogique).6 -Me s u re des principaux résultats.7 -Résultats : résultats principaux.8 -C o n c l u s i o n s : conclusions principales, y compris les applications cliniques (ou pédagogiques).Le groupe de travail a publié ses re c o m m a n d a t i o n s dans les Annals of In t e rnal Me d i c i n e et son rédacteur en c h e f, Ed w a rd Hut h, a cré é le ter me « r é s u m é s t ru c t u r é » 4 .Depuis, la plupart des revues scientifiques
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 | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.018 |
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".