Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de la démocratie, la signification de la fin de vie fait l’objet de discussions irréductibles, au sens où elle ne peut trouver de définition simple ni définitive, mais appelle un débat autour des conditions concrètes d’existence et de soin, que fabriquent la médecine et le droit contemporains. Comment faire cohabiter des techniques d’allongement du vieillissement, des pratiques de réanimation invasives, le critère de la mort cérébrale, le besoin d’organes à prélever pour les greffer, la loi, la déontologie médicale qui, en France, interdisent au médecin de tuer, la pluralité des attentes des citoyens, le risque d’une absurdité de la mort, les possibilités d’euthanasie ou de suicide assisté dans des pays voisins ? Est-ce que la dépénalisation de l’euthanasie ou du suicide assisté aiderait à mieux accompagner les patients en fin de vie, ou est-ce qu’au contraire, elle ouvrirait le risque de l’absurde en entrant en conflit et en contradiction avec les principes de la médecine et de la démocratie ? La fin de vie pose une question de civilisation, qui déborde largement les seules situations de fin de vie et embarque le sens global de la médecine et du soin, en tant qu’ils incarnent un projet de modernité thérapeutique et qu’ils structurent fortement les relations entre l’individu et la société.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.617 | 0.438 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".