À la recherche de la vision « normale » : mesurer l’acuité visuelle au XIX<sup>e</sup> siècle
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif d’analyser les débats sur les normes définissant l’œil et la vision « normaux » pendant la seconde moitié du XIXe siècle en Europe. Il s’attache en particulier à la création des tableaux ophtalmologiques, l’un des principaux instruments utilisés pour mesurer l’acuité visuelle. Après avoir évoqué le cadre historique dans lequel les tableaux visuels modernes ont été développés, nous présenterons les plus célèbres d’entre eux ainsi que leurs caractéristiques. Nous analyserons ensuite les débats entre ophtalmologistes sur ce que sont une vision ou un œil dits normaux et nous montrerons le décalage entre les définitions théoriques avancées et les résultats des études cliniques. Enfin, nous considérerons la question de la mesure de l’acuité visuelle en dévoilant, d’une part, la volonté des spécialistes d’établir un cadre normatif et, d’autre part, les multiples obstacles qu’ils ont affrontés.
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 | 0.013 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".