Pandémie COVID-19 : le défi de la responsabilité sociale des facultés de médecine
Bibliographic record
Abstract
Contexte et problématique : Du fait de son ampleur et de sa brutalité, la pandémie COVID-19 interroge les facultés de médecine sur leur préparation et capacité à faire face efficacement à une crise sanitaire. Les leçons à en tirer et les opportunités à saisir pour renforcer la mission de responsabilité sociale des facultés de médecine sont explorées. Exégèse : La pandémie COVID-19 a eu un impact sur la formation médicale en perturbant fortement le fonctionnement académique, elle constitue néanmoins pour la faculté de médecine une opportunité unique dont les leçons doivent être tirées pour mieux se préparer à répondre aux prochains défis de santé, notamment par son anticipation, son engagement, sa solidarité et ses partenariats. Conclusion : La crise sanitaire COVID-19 constitue une expérimentation pour la préparation des équipes décanales, des enseignants, des chercheurs et des étudiants pour adopter une démarche partagée de responsabilité sociale.
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 | 0.022 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".