Patient allergique au pollen : recensement des recommandations d’éviction données par les sociétés savantes dans le monde et évaluation de leur pertinence scientifique
Bibliographic record
Abstract
Introduction : les allergies aux pollens sont responsables des maladies suivantes : rhinite, conjonctivite, asthme. La proportion de ces maladies a triple en 25 ans impactant la vie sociale et professionnelle des patients Haut Comite de Sante Publique propose aux patients des conseils d'eviction pour reduire les symptomes le but de ce travail est de recenser les recommandations d'eviction donnees par les societes savantes dans le monde et d’evaluer la pertinence scientifique de ces conseils. Methodologie : j'ai effectue une recherche internet en partant du site officiel francais : Le Reseau National de Surveillance Agrobiologique. J'ai ensuite elargi mes recherches aux pays industrialises et au climat tempere. La pertinence scientifique des conseils etait jugee au travers des publications infirmant ou confirmant ceux-ci. Une recherche d'articles medicaux a ete effectuee au travers du moteur de recherches de la bibliotheque universitaire Aix Marseille et du moteur de recherche Pub-Med. Resultats : les recommandations par 12 pays et un continent ont ete repertoriees. Les differents pays se rejoignent sur plusieurs points. site europeen regroupe l'ensemble des conseils des differents pays europeens. Pour les pays non-anglophones et le Canada, les sites sont geres par des associations en lien avec la recherche. Les conseils d'eviction correspondent a des donnees scientifiques verifiees. Plusieurs etudes permettent de confirmer les recommandations en y ajoutant cependant des precisions. Conclusion : le HCSP presente des conseils simples facilement applicables. ces recommandations sont reprises par beaucoup de pays industrialises dans le monde. Si nous apportons des precisions a ces conseils, ils sont dans l'ensemble pertinents.
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 | 0.112 | 0.268 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".