Les dons de lait humain pasteurisé et non pasteurisé
Bibliographic record
Abstract
Il est universellement reconnu que le lait humain est la source de nutrition exclusive optimale pour les nouveau-nés de 0 à six mois et qu'il peut faire partie du régime du nourrisson en santé jusqu'à l'âge de deux ans et même après. Malgré les avancées dans le secteur des préparations lactées pour nourrisson, le lait humain apporte tout un éventail d'avantages, en partie grâce à sa matrice bioactive qu'aucune autre source d'alimentation ne peut reproduire. Lorsque la mère produit une quantité de lait insuffisante pour son nouveau-né vulnérable, du lait pasteurisé de donneuses devrait être rendu disponible pour compléter le lait maternel et être le premier choix proposé, suivi des préparations lactées commerciales. La quantité de lait de ce type est limitée au Canada, et sa distribution est priorisée auprès des nouveau-nés malades et hospitalisés. Le partage informel de lait humain consiste à donner et recevoir du lait humain exprimé sans passer par une banque de lait humain. Il comporte un risque de transmission de bactéries et de virus en plus d'être lié à des irrégularités et des incertitudes à l'égard du dépistage des donneuses. Les pédiatres et les autres dispensateurs de soins doivent connaître les risques du partage informel de lait humain et être en mesure de proposer des possibilités plus sécuritaires aux familles.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".