Site Internet et cabinet dentaire (de la législation à la conception)
Bibliographic record
Abstract
Internet est de plus en plus présent au sein de notre société. Le public peut maintenant gérer ses démarches administratives, commander ses achats ou rechercher le professionnel de santé le plus proche directement en ligne. Dans le domaine de la santé, le Web devient le principal média consulté par le patient. A la place ou en supplément d'une visite chez son médecin, le public se rend maintenant sur des sites de vulgarisation médicale pour obtenir un complément d'informations, souvent erroné et parfois dangereux. Ce phénomène, développé dans la première partie de thèse, touche l'ensemble du milieu médical, y compris le domaine dentaire : Qui n'a pas connu un patient souhaitant retirer tous ses amalgames suite à la lecture d'un article sur le mercure qu'il contient ? Une des solutions pour pallier cette désinformation consiste en la création d'un site Web vitrine du cabinet dentaire. Les intérêts et le cadre législatif d'un tel site sont rappelés en fin de première partie, tandis que la seconde en présente une méthode de réalisation, de la conception d'un cahier des charges à la mise en ligne. Finalement, une principale difficulté pour le chirurgien-dentiste est identifiée : la phase de programmation. Pour résoudre ce problème, une plate-forme nommée Cyberdentiste.fr est créée afin de permettre au praticien d'élaborer gratuitement et simplement son propre site Web, vitrine du cabinet dentaire.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.012 |
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".