The Strength of a Loosely Defined Movement: Eugenics and Medicine in Imperial Russia
Notice bibliographique
Résumé
This essay examines the 'infiltration' of eugenics into Russian medical discourse during the formation of the eugenics movement in western Europe and North America in 1900-17. It describes the efforts of two Russian physicians, the bacteriologist and hygienist Nikolai Gamaleia (1859-1949) and the psychiatrist Tikhon Iudin (1879-1949), to introduce eugenics to the Russian medical community, analysing in detail what attracted these representatives of two different medical specialties to eugenic ideas, ideals, and policies advocated by their western colleagues. On the basis of a close examination of the similarities and differences in Gamaleia's and Iudin's attitudes to eugenics, the essay argues that lack of cohesiveness gave the early eugenics movement a unique strength. The loose mix of widely varying ideas, ideals, methods, policies, activities and proposals covered by the umbrella of eugenics offered to a variety of educated professionals in Russia and elsewhere the possibility of choosing, adopting and adapting particular elements to their own national, professional, institutional and disciplinary contexts, interests and agendas.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,061 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».