The Origins, Founding, and Early Development of the Journal <i>Veterinary Pathology</i>
Notice bibliographique
Résumé
The story of Veterinary Pathology begins with an extraordinary veterinarian, Leon Z. Saunders. Intelligent, widely read, and incredibly inquisitive, Saunders was to lead efforts to found the journal. Viewing conversation and criticism as art forms, he was a model for many of us in the give and take of scientific discussion. Born Leon Zlotnick in Winnipeg in 1919, he passed through St. John’s Technical High School and Wesley College to graduate from the Ontario Veterinary College (OVC) in 1943. The story of Veterinary Pathology, however, is more complex because it involves convergence of several events, institutions, and people—the emergence of stellar pathologists in the early 1900s, the postwar economic boom after 1945, growth of veterinary pathology in the 1950s, and a grant from the US government to support the journal in 1964. Thus it is that I preface this story with the status of institutions and people who were to influence the origins of Veterinary Pathology and the forces that transformed aspiring veterinary pathologists.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,024 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».