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Record W4296938922

Rien ne nous empêche d'être brillants !

2014· preprint· fr· W4296938922 on OpenAlexaff
Joëlle Léonil, Nathalie Blanc

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2014
Typepreprint
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsWorld Federation of Science Journalists
Fundersnot available
KeywordsGeology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Joëlle Léonil , 58 ans Directrice du laboratoire Science et technologie du lait et de l’œuf à l’Inra de Rennes1Qu’auriez-vous fait si vous n’aviez pas été chercheur ?Rien d’autre ! La recherche est le monde de la passion, des connaissances et de la liberté : on échange beaucoup avec les autres, on travaille beaucoup et après, à chacun de raconter sa science comme une histoire et avec passion. Rien ne nous empêche d’être brillants ! Et si on est le meilleur, on est reconnu.2Aujourd’hui, qu’avez-vous trouvé ?J’ai réussi à trouver les bonnes questions. Car en recherche, quand on trouve, c’est temporaire, c’est qu’il y a quelque chose d’autre derrière. Quand on a les bonnes questions, il reste à trouver la bonne stratégie.3Le hasard vous a-t-il déjà aidé ?La carrière d’un chercheur n’est faite que de hasards et d’opportunités. Il faut faire les bons choix au bon moment. Surtout dans un contexte international où la compétition peut être forte.4Qu’avez-vous perdu ?J’ai essayé de ne pas perdre l’équilibre entre ma vie professionnelle et ma vie personnelle. Et quand on accorde, comme moi, beaucoup d’importance à sa vie professionnelle, qu’on y met beaucoup d’engagement et qu’on est motivée par la passion, ce n’est pas toujours facile. Alors j’ai essayé de préserver des moments forts avec ma famille : les vacances, où nous étions tous ensemble.5Que faudrait-il mieux ne pas trouver ?Aujourd’hui à l’Inra, on nous demande de lier nos recherches à des valeurs éthiques, de connaître l’impact de nos recherches sur la société. Je n’aimerais pas trouver quelque chose qui mette la vie humaine en péril.6Quelle est la découverte qui changerait votre vie ?La découverte de médicaments contre les maladies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer, qui m’a ravi un de mes proches. Les médecins sont tellement impuissants devant cette maladie. Sinon, dans mon domaine de recherche, j’aimerais que l’on arrive à nourrir la planète avec des aliments de bonne qualité, bons et sains.7Qu’est-ce qui vous ferait douter de la rationalité ?L’effet placébo. En médecine, il peut donner jusqu’à 60 % de résultats ! Comment l’expliquer ? On dit que la science est rationnelle et on a tendance à raisonner de façon très cartésienne et linéaire, alors que les phénomènes qui nous entourent ne le sont pas toujours. On commence juste à appréhender cette complexité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.062
Threshold uncertainty score0.206

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.038
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0130.013
Scholarly communication0.0160.021
Open science0.0030.008
Research integrity0.0090.021
Insufficient payload (model declined to judge)0.0620.040

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
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