Bibliographic record
Abstract
Au moment d'être admise à exercer la médecine, je promets et je jure d'être fidèle aux lois de l'honneur et de la probité.Mon premier souci sera de rétablir, de préserver ou de promouvoir la santé dans ses éléments, physiques et mentaux, individuels et sociaux.Je respecterai toutes les personnes, leur autonomie et leur volonté, sans aucune discrimination selon leur état ou leurs convictions.J'interviendrai pour les protéger si elles sont affaiblies, vulnérables ou menacées dans leur intégrité ou leur dignité.Même sous la contrainte, je ne ferai pas usage de mes connaissances contre les lois de l'humanité.J'informerai les patients des décisions envisagées, de leurs raisons et de leurs conséquences.Je ne tromperai jamais leur confiance et n'exploiterai pas le pouvoir hérité des circonstances pour forcer les consciences.Je donnerai mes soins à l'indigent et à quiconque me les demandera.Je ne me laisserai pas injluencer par la soif du gain ou la recherche de la gloire.Admise dans 1 'intimité des personnes, je tairai les secrets qui me sont confiés.Reçue à l'intérieur des maisons, je respecterai les secrets des foyers et ma conduite ne servira pas à corrompre les mœurs.Je ferai tout pour soulager les souffrances.Je ne prolongerai pas abusivement les agonies.Je ne provoquerai jamais la mort délibérément.Je préserverai l'indépendance nécessaire à l'accomplissement de ma mission.Je n'entreprendrai rien qui dépasse mes compétences.Je les entretiendrai et les perfectionnerai pour assurer au mieux les services qui me sont demandés.J'apporterai mon aide à mes confrères ainsi qu'à leur famille dans l'adversité.Que les hommes et mes confrères m accordent leur estime si je suis fidèle à mes promesses ; que je sois déshonorée et méprisée si j manque.» ...................
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".