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Enregistrement W1967695320 · doi:10.1093/jhmas/jrr071

Mad Dogs and Meerkats: A History of Resurgent Rabies in Southern Africa

2012· article· en· W1967695320 sur OpenAlexaff
Philip M. Teigen

Notice bibliographique

RevueJournal of the History of Medicine and Allied Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueRabies epidemiology and control
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRabiesHistoryGeographyRabies virusAncient historyEthnologyArchaeologyVirologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long fragmented by essays in scientific and historical journals, rabies history has received monographic treatment recently in Neil Pemberton and Michael Worboys's Mad Dogs and Englishmen: Rabies in Britain, 1830–2000 (New York: Palgrave, 2007) and now in Karen Brown's Mad Dogs and Meerkats. Connected by their subject matter, they are also related by the fact that South Africa was a colony of the British Empire, one of the principal disseminators of the rabies virus around the world. Both monographs stand on their own, for sure, but they also raise hope for a global history of rabies, once historians produce a critical mass of research on rabies elsewhere in the world. Following a fine Introduction mapping the entire book, Brown's first chapter surveys the early history of rabies in South Africa. With little evidence for its presence before the 1890s, and given the difficulty of interpreting what traces remain, Brown concludes that any appearance of the disease before the end of the nineteenth century has escaped detection so far.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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