Les primates non humains sont-ils médecins ? Une analyse critique des études sur l’automédication et de ses mécanismes premiers
Bibliographic record
Abstract
Depuis les 35 dernières années, plusieurs chercheur(e)s ont travaillé sur l’automédication chez les primates non humains et ont expliqué la manifestation de certains comportements par l’automédication thérapeutique ou prophylactique. Toutefois, une analyse attentive de ces études révèle qu’elles sont souvent teintées d’anthropomorphisme, qu’elles présentent des lacunes quantitatives et qu’elles reposent parfois sur des suppositions, et non sur des preuves. Pour ces raisons, nous proposons dans un premier temps une revue critique des études sur l’ingestion de feuilles, sur la géophagie, sur le frottement de fourrure et sur l’évitement des contaminations fécales. Par ailleurs, puisqu’aucune étude à notre connaissance ne s’est vraiment attardée aux mécanismes qui pourraient expliquer la présence de comportements automédicaux, nous nous attardons dans un deuxième temps aux mécanismes de l’apprentissage individuel (par conditionnement opérant) et de l’apprentissage social (et à la question de culture proprement automédicale). Une analyse ayant ces deux objectifs révèle l’existence de mécanismes pouvant expliquer l’automédication et, par conséquent, l’existence probable de comportements automédicaux, mais invite malgré tout à la patience : de nouvelles études sur le sujet s’avèrent essentielles.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".