L’émeute des fémurs : contestations étudiantes, dissections humaines et professionnalisation de la médecine au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les enlèvements de cadavres par des étudiants en médecine font partie des hivers québécois depuis plus de cinquante ans lorsqu’aux mois de janvier et février 1883, les journaux en relèvent au moins quinze dans la région de Montréal. L’un d’entre eux conduit à l’arrestation et au procès de l’étudiant Joseph Fontaine. Venus le soutenir à la cour de police, des confrères étudiants des écoles médicales montréalaises y confrontent les agents qui tentent de les expulser de la salle d’audience. Dans la foulée de cette manifestation, le milieu médical québécois réclame une réforme législative, afin de s’assurer que les établissements publics respectent les dispositions de la loi québécoise d’anatomie concernant le transfert aux écoles de médecine des corps non réclamés. Cet article montre comment cette loi réformée de 1883 marque un tournant, à partir duquel la dissection de corps non réclamés s’installe durablement dans la formation des étudiants en médecine au Québec. Il souligne que son adoption est indissociable des enlèvements de cadavres par des étudiants en médecine et qu’en mettant un terme à cette pratique, elle contribue à instaurer une vision plus policée du professionnalisme médical à la fin du XIXe siècle.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".