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Enregistrement W2165741726 · doi:10.1017/s1060150310000148

MEDICAL COSMOPOLITANISM:<i>MIDDLEMARCH</i>, CHOLERA, AND THE PATHOLOGIES OF ENGLISH MASCULINITY

2010· article· en· W2165741726 sur OpenAlexaff
Mary Wilson Carpenter

Notice bibliographique

RevueVictorian Literature and Culture · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholeraGlobeHistoryPlague (disease)PandemicAncient historyAlienWhite (mutation)CriminologyMedicineDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPoliticsPolitical scienceLawVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1831 the first epidemic of what came to be known as “Asiatic cholera” bloomed in Britain. The disease, which in previous centuries had been known only in India, was to appear again in Britain in 1848–49, 1853–54, and 1866–67 as pandemics swept around the globe. But it was cholera's first arrival on the shores of Britain in 1831 that struck terror into British hearts. No one knew what disastrous consequences might ensue from this alien plague. Striking down perfectly healthy people, sometimes as they walked in the streets, it could kill within a few hours. So severe was the rapid dehydration caused by violent diarrhea and vomiting, and accompanied by hideously painful cramps, that victims rapidly became semi-comatose and turned blue-white. The Quarterly Review called it “one of the most terrible pestilences which have ever desolated the earth,” and claimed that it had killed fifty million in fourteen years (Morris 14).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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