Le couple face aux défis de la démence.
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre des relations scientifiques et médicales entre la France et le Québec, l'Académie nationale de médecine et la Délégation générale du Québec à Paris ont accueilli, le 21 octobre 2013, à l'Académie, les chercheurs des deux pays engagés dans l'étude du vieillissement normal et pathologique, des démences et des maladies neurodégénératives. Cette réunion s'inscrit dans les missions de l'Académie : participer au développement des connaissances médicales, notamment dans des maladies importantes pour la santé publique, et poursuivre les collaborations scientifiques et médicales. Elle a réuni des experts reconnus des deux pays qui ont effectué un large tour d'horizon, exceptionnellement documenté. Ils apportent des informations souvent inédites sur l'épidémiologie, l'impact démographique et économique, la prévention, l'organisation des soins, l'éthique, la prise en charge médico-sociale des patients et de leurs aidants. Les nouvelles pistes de recherche fondamentale et appliquée et les espoirs de nouveaux traitements qu'elles font naître, notamment dans la maladie d'Alzheimer et les affections apparentées, sont exposés. Ce nouveau rapport de l'Académie nationale de médecine intéressera un vaste public composé non seulement des scientifiques et des soignants impliqués au quotidien dans la lutte contre la maladie, des familles des malades et des associations qui les représentent, mais également, pour un vieillissement "réussi et souriant" , toutes celles et ceux qui veulent vivre un troisième âge agréable.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".