Bibliographic record
Abstract
Léonie Chaptal est une riche héritière. Elle a une excellente formation qu’elle complète de sa propre initiative. De 30 à 40 ans, elle fonde et dirige des œuvres sanitaires et sociales dans un quartier de Paris populaire et défavorisé. Elle s’intéresse à tous les aspects de la vie, de la naissance à la mort. Bien que fervente, elle vit en femme catholique libérale officiellement laïque. Sa compétence remarquée l’amène à siéger au Conseil supérieur de l’Assistance publique, où sont prises des décisions nationales de santé publique. Son action contre la tuberculose est mondialement reconnue. Elle ouvre une école de formation en soins infirmiers dès 1905, et participe aux débats nationaux et internationaux sur ce thème de la formation. Pendant la guerre de 1914-1918, elle est particulièrement active. Dans les années 1920, elle présente un rapport sur l’enseignement infirmier qui donne lieu immédiatement à la rédaction d’un décret qui structure en France les écoles et les programmes, ainsi que l’obtention d’un diplôme en deux ans de scolarité, des études d’infirmière. Mais pour exercer la profession, ce diplôme n’est pas exigé, ce qui dévalorise la fonction. Après avoir créé l’association française l’ANIDEF, elle devient présidente de l’International Council of Nurses. Dans l’entre-deux guerres, l’exercice de la profession d’infirmière est bien en deçà des aspirations de Léonie, qui est prise en tenaille par ses adversaires : des républicains peu enclins à favoriser le travail des femmes et des catholiques attachés à revendiquer leur foi.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".