MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125049430 · doi:10.1017/mdh.2014.68

The Strength of a Loosely Defined Movement: Eugenics and Medicine in Imperial Russia

2014· article· en· W2125049430 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMedical History · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedical History and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEugenicsComputer scienceData scienceWorld Wide WebBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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)0,0080,000

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · 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