Bibliographic record
Abstract
Ou vais-je ? Ou cours-je ? Dans quel etat j'erre ? aime dire Christiane Kolly avec son sens de l'humour particulier. Ces conversations sont le fruit de son experience. Elles relatent des bribes de decodages de malaises et maladies qu'elle a vecus pour elle-meme ou avec d'autres. Decodage ? Mais c'est quoi ? Vous avez le dos qui grince parfois ? Ou bien les jambes lourdes quand il fait chaud ? Des maux de tete qui reviennent ou un probleme de peau ? Le decodage est une technique simple qui vous permet de chercher le message de votre corps puisque c'est sa maniere de vous parler ! Apprenez a l'ecouter et a devenir votre propre therapeute ! L'idee est la suivante : lorsque le corps dysfonc-tionne, c'est pour nous alerter au sujet d'une maniere de penser, une croyance, une attitude, enfin quelque chose qui n'est pas bon pour l'evolution de l'âme qui l'habite. Et l'idee suivante est : lorsque l'âme qui habite le corps a compris le message, le corps sait aussi fonctionner a nouveau normalement ! Mais parfois l'âme n'arrivera pas a saisir et a aller plus loin, et elle s'en ira vers d'autres vies ! Christiane Kolly est double diplomee de l'ecole Ecoute ton corps du Quebec
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.027 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.005 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.070 | 0.028 |
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".