Les troubles envahissants du développement : Aucune relation causale avec les vaccins
Bibliographic record
Abstract
Bien qu’on sache que l’immunisation procure des bienfaits d’importance vitale pour les enfants, on l’accuse parfois de causer toute une série de maladies aux causes inconnues (p. ex., troubles envahissants du développement [TED], sclérose en plaques et mort subite du nourrisson). Ce n’est pas surprenant,puisque les vaccins sont courants et que les humains sont programmés pour attribuer une causalité aux événements qui précèdent un incident. Nous utilisons tous la logique « après…, en raison de ». C’est ainsi que nous avons appris en bas âge à ne pas toucher au rond d’une cuisinière qui chauffe.Malheureusement, cette logique peut comporter des failles. L’évaluation de la causalité exige un examen attentif de toute une série de facteurs. Au-delà du lien temporel, il faut évaluer la cohérence de l’observation, la puissance et la spécificité de l’association ainsi que la plausibilité biologique avantd’attribuer la causalité [1],[2]. Le présent article analyse de récentes controverses entourant l’immunisation et les TED et conclut qu’aucune donnée n’appuie une association entre ces deux éléments. Il remplace le document de principes de la Société canadienne de pédiatrie publié en 2001 sur le même sujet [3].
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".