“Highly Qualified Loser”? Harvey Cushing and the Nobel Prize
Notice bibliographique
Résumé
Neurosurgery, in particular surgery of the brain, was recognized as one of the most spectacular transgressions of the traditional limits of surgical work. With their audacious, technically demanding, laboratory-based, and highly promising new interventions, prominent neurosurgeons were primary candidates for the Nobel Prize. Accordingly, neurosurgical pioneers such as Victor Horsley and, in particular, Harvey Cushing continued to be nominated for the prize. However, only António Egas Moniz was eventually awarded the prestigious award in 1949 for the introduction of frontal lobotomy, an intervention that would no longer be prize-worthy from today's perspective. Horsley and Cushing, who were arguably the most important proponents of early neurosurgery, remained "highly qualified losers," as such cases have been called. This paper examines the nominations, reviews, and discussions kept in the Nobel Archives to understand the reasons for this remarkable choice. At a more general level, the authors use the example of neurosurgery to explore the mechanisms of scientific recognition and what could be called the enacting of excellence in science and medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».