Cancer: “The Worst Scourge of Civilized Mankind”
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Le cancer est actuellement la seconde cause principale de mortalité dans les pays développés et parmi les trois causes les plus importantes de décès chez les adultes dans les pays en voie de développement. Selon la plus récente prévision (avril 2003) de l’Organisation Mondiale de la Santé, le taux global de cancer augmentera de 50%, pour passer de 10 millions en 2000 à 15 millions en 2020. Au début de ce siècle, le cancer est prévu devenir la première cause de mortalité au Canada et aux États-Unis. Parmi les facteurs responsables de cette tendance figurent le vieillissement de la population, la prévalence du tabac et l’adoption de styles de vie malsains (ex: la diète occidentale) dans les pays en voie de développement. Depuis les années 1930, la plupart des provinces canadiennes ont fondé des organismes gouvernementaux consacrés à la prévention, au diagnostic et au traitement du cancer. Bien que les programmes de contrôle du cancer varient, des composantes similaires s’y retrouvent: programme d’éducation publique visant la prévention et le diagnostic précoce; triage des patients à hauts risques; aménagements centralisés (cliniques du cancer) pour l’évaluation et le traitement; et recherches dans la biologie et le traitement du cancer chez l’humain.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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 it