David Snowdon. Aging with Grace: What the Nun Study Teaches Us about Leading Longer, Healthier, and More Meaningful Lives. New York: Bantam Books, 2001.
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Ce livre fait le décompte du développement de l'étude des religieuses (« Nun Study »). Cette recherche a exercé une influence scientifique sur le domaine. L'étude offre le point de vue de David Snowdon qui a débuté cette recherche comme projet pilote en 1986. D'un style familier qui se lie sans difficulté, Snowdon décrit le processus du projet et reflète sur ceux qui ont exercé une influence sur son développement. Parsemé à travers ce texte attirant, Snowdon reconnaît les choses (c.-à.-d. les individus et les événements) qui ont exercé une forte influence sur le développement de la recherche et du chercheur. En racontant le dessous de l'histoire de l'étude, Snowdon décrit les conclusions clés à l'intérieur du contexte des relations qu'il a entretenu avec les School Sisters of Notre Dame. Son récit de cette étude sans pareil est un hommage inspirant et écrit avec sensibilité aux religieuses en question et des collègues qui ont aidé à la réalisation de l'étude. La lecture du livre Aging with Grace est un investissement qui en vaut la peine : du chercheur universitaire expérimenté au jeune chercheur futur au profane qui se demande pourquoi et comment une recherche est entamée.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".