Pollution de l'air, 63 millions de contaminés : Faut-il s'arrêter de respirer pour éviter de mourir ?
Bibliographic record
Abstract
Faut-il s'arreter de respirer pour eviter de mourir ? La pollution de l'air reduit l'esperance de vie ; elle provoque des cancers et des maladies cardio-vasculaires, decuple les crises d'asthme chez l'enfant et chez l'adulte, provoque des milliers de cas de bronchiolite. Responsable des problemes de fertilite masculine et de sterilite feminine, la pollution de l'air pourrait meme etre responsable de la fin de l'humanite ! En France, l'air est pollue par une mixture de substances qui ne font pas toutes l'objet d'une reglementation. Si le CO2 a baisse de 9 % ces dernieres annees, en revanche, d'autres polluants, dopes par la croissance du trafic aerien et routier, sont en pleine expansion. Les particules fines emises par le diesel, les plus nocives, ne font meme pas l'objet d'une reglementation. Et que dire des taux de pollution dans le metro et le RER parisiens qui depassent presque six fois les normes tolerees ! Etrangement, alors qu'il s'agit d'un veritable scandale sanitaire qui concerne tout le monde - nous pouvons choisir de manger bio, mais nous ne pouvons pas selectionner l'air que nous respirons -, les politiques sont absents du debat. Denoncant avec force ce scandale de sante publique, Franck Laval demande une serie de mesures draconiennes pour que les Francais, et plus largement les terriens, soient enfin informes et... proteges.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.009 |
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".