Bibliographic record
Abstract
président de l'AcadémieMalgré la durée de mon propos, soyez assurés, Mesdames et Messieurs, que je ne pourrai décrire ici la vie professionnelle et humanitaire de notre invité d'honneur dans son intégralité, tant son action, toute entière tournée vers l'Homme, est multiple, dans sa quête permanente de "Tempérer la douleur du monde", titre de son dernier ouvrage.M. le Professeur, né à Compiègne, vous avez effectué vos études secondaires à Reims, au sein du collège St-Joseph, chez les Pères Jésuites.Puis vous fites vos études de médecine à l'Université de la ville des sacres, avant de devenir interne des Hôpitaux de Paris en 1956.Ensuite, le service national vous conduisit en Algérie en qualité de médecin de la Base aérienne d'Hammaguir en 1957, médecin-adjoint du Cercle de Gao au Soudan français en 1958 ; vous occupez ce même poste à la Base aérienne de Thiès au Sénégal l'année suivante, et en 1963, vous devenez Professeurvisiteur à la Faculté de médecine de Port-au-Prince à Haïti.La même année, vous êtes nommé chef de clinique-assistant des Hôpitaux de Paris.C'est en 1966 que vous obtenez après concours, le titre de maître de conférences agrégé de parasitologie-bactériologie-virologie à la Faculté de médecine de Paris.Vous avez occupé de 1970 à 1995, la charge de Chef de service au Groupe hospitalier Pitié-Salpêtrière, auquel vous avez ajouté au fil des années, celles de Professeur de Santé Publique, Directeur de l'Unité INSERM 313 sur le paludisme et le sida en Afrique, Directeur du Centre de Recherches Biomédicales des Cordeliers.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.023 |
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".