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Enregistrement W1972679954 · doi:10.1177/0968344513504525

Paths of Infection: The First World War and the Origins of the 1918 Influenza Pandemic

2014· article· en· W1972679954 sur OpenAlexaffabout
Mark Osborne Humphries

Notice bibliographique

RevueWar in History · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobePandemicChinaContext (archaeology)BattlefieldHistoryInfluenza pandemicFirst world warFront (military)Front linePolitical scienceDevelopment economicsGeographyInfectious disease (medical specialty)DiseaseAncient historyLawMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The origin site for the 1918 influenza pandemic which killed more than 50 million people worldwide has been hotly debated. While the mid-western United States, France, and China have all been identified as potential candidates by medical researchers, the military context for the pandemic has been all but ignored. Conversely, military historians have paid little attention to a deadly disease which underlines the reciprocal relationship between battlefield and home front. This paper re-examines the debate about the origins and diffusion of the 1918 flu within the context of global war, bridging gaps between social, medical, and military history in the process. A multidisciplinary perspective combined with new research in British and Canadian archives reveals that the 1918 flu most likely emerged first in China in the winter of 1917–18, diffusing across the world as previously isolated populations came into contact with one another on the battlefields of Europe. Ethnocentric fears – both official and popular – facilitated its spread along military pathways that had been carved out across the globe to sustain the war effort on the Western Front.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,015
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations70
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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