Bibliographic record
Abstract
De tout temps, les hommes se sont interrogés et ont spéculé sur l’existence ou non d’une « vie après la mort ». Par contre, les signes concrets de la mort elle-même étaient censés aller de soi (si l’on met de côté les angoisses récurrentes suscitées par le risque d’être enterré vivant). À notre époque, les progrès de la médecine ont donné une tournure inédite à cette question. En effet, les progrès en matière de réanimation et de transplantation d’organes ont conduit à l’adoption d’une définition cérébrale de la mort. Celle-ci est assez claire sur le plan opérationnel et empirique mais reste mystérieuse quant à ses fondements conceptuels. La mort cérébrale est-elle synonyme de mort de la conscience, ou désigne-t-elle en réalité la fin du fonctionnement intégré et cohérent de l’organisme humain ? Contrairement à une idée largement répandue, c’est bien cette seconde interprétation qui fonde le concept de mort cérébrale. Ceci n’empêche pas ce concept de rester controversé, soit qu’on le soupçonne d’être trop complaisant envers les exigences de la médecine de transplantation, soit qu’on conteste son bien-fondé théorique, ou encore qu’on lui préfère une définition « néocorticale » de la mort qui serait le corrélat matériel de la mort du psychisme.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".