Bibliographic record
Abstract
Prepare par un expert international en toxicologie, ce livre met a la portee du grand public les connaissances scientifiques actuelles, afin que chacun puisse les utiliser pour enrayer ce mal qui est devenu un veritable fleau. Il demontre aussi la necessite de faire pression sur les pouvoirs publics pour qu'ils adoptent et appliquent de veritables mesures de prevention du cancer, seule facon de l'eradiquer. Le cancer est la resultante de plusieurs determinants de la sante, dont l'hygiene de vie individuelle et des facteurs physiques, environnementaux et alimentaires. La prevention du cancer telle que pratiquee actuellement est surtout passive, car elle ne cherche qu'a diminuer l'influence des facteurs de risque, comme le tabac. Cette facon d'individualiser le risque ne peut aboutir a aucun resultat efficace, car le cancer touche toutes les spheres de notre vie ! Il est maintenant connu que 80?% des cancers sont causes par l'environnement. La detection precoce ne represente nullement une solution puisque, quand un cancer est detecte, cela signifie que le processus evolutif de la maladie est en cours et a touche des milliards de cellules, il y a deja des annees. L'objectif poursuivi dans ce livre est de faire prendre conscience au grand public du pouvoir qu'il a sur sa sante et donc de la responsabilite que chacun detient vis-a-vis de lui-meme. Les decideurs politiques en matiere de sante ont aussi une responsabilite comme acteurs principaux dans la gestion de la sante publique. En depit d'une esperance de vie elevee, la sante des Canadiens se degrade rapidement. L'explosion des nouvelles technologies et la nouvelle tendance a la mondialisation ont des effets destructeurs sur notre organisme, dont le cancer. Pour eviter ces consequences nefastes, il faut agir sur les causes et, pour ce faire, les comprendre.
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 | 0.007 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.012 | 0.019 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.020 |
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".