Bibliographic record
Abstract
Les chercheurs qui étudient la perception de la douleur chez les animaux constatent régulièrement un fait étonnant : les souris et les rats semblent moins sensibles à la douleur quand c'est un homme qui les manipule que lorsqu'il s'agit d'une femme. Pour autant, ce fait régulièrement observé est-il à prendre au sérieux dans les expériences ? Un article publié par une équipe canadienne dans la revue Nature Methods quantifie cet effet et montre qu'il a des conséquences sur la nature des résultats. Voyons ce dont il s'agit. Lorsqu'on étudie la douleur chez l'animal, c'est généralement afin de tester des analgésiques qui pourront être ensuite utilisés aussi bien chez l'animal que chez l'homme. On mesure alors différents paramètres, tel le temps mis par l'animal pour retirer sa patte pincée ou posée sur une plaque chaude, on enregistre les vocalisations, et l'on observe les contorsions ou attitudes des souris ou des rats testés. La douleur peut être évaluée au moyen d'une échelle fiable mise au point récemment, reposant sur l'observation des mimiques des rongeurs testés. Cette échelle d'évaluation de la douleur a été utilisée par un groupe de chercheurs canadiens...
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".