Bibliographic record
Abstract
Avec le développement des soins biomédicaux en Mauritanie, des malades de plus en plus nombreux reçoivent un diagnostic de maladies non transmissibles — cancers, notamment —, souvent à un stade avancé. À l’issue d’une prise en charge médicale, plusieurs d’entre eux retournent à leur domicile dans des villages éloignés des hôpitaux. Ce contexte produit des situations de fin de vie particulières, posant de nouvelles contraintes aux familles. Cet article propose d’étudier les formes locales d’accompagnement de la fin de vie qui en découlent. Il s’appuie sur une étude anthropologique menée dans plusieurs villages de la vallée du fleuve Sénégal, combinant des entretiens avec des agents de santé exerçant dans cette région, des proches ayant assisté un malade en fin de vie, des imams et quelques notables. Bien que tous s’accordent sur l’impérieuse nécessité d’entourer la personne, de la soutenir moralement et de préserver sa dignité, ces fins de vie mettent à l’épreuve leur rôle et les valeurs qu’ils défendent. Cette étude fournit des éléments pour discuter l’intérêt de promouvoir des soins palliatifs en milieu rural.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".