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Enregistrement W2330220855 · doi:10.1093/tcbh/hws043

Who is My Donor? The Local Propaganda Techniques of London's Emergency Blood Transfusion Service, 1939-45

2013· article· en· W2330220855 sur OpenAlexaffabout
Nicholas Whitfield

Notice bibliographique

RevueTwentieth Century British History · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHistorical Psychiatry and Medical Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Blood transfusionHistoryMedia studiesLibrary scienceMedicineSociologyBusinessComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article contributes to the history of propaganda during the Second World War by turning away from the celebrated innovations of the wireless, cinema, and printed press, and examining the small-scale recruitment techniques developed by London’s Emergency Blood Transfusion Service (EBTS). In order to recruit and retain civilian volunteers, organizers of the EBTS subordinated methods of ‘national publicity’ to the emergent techniques of ‘local propaganda’. The local recruitment drive, the scheduled mobilization of local authorities and venues, and the face-to-face provision of advice became the preferred strategies for attracting new members. At specialist blood depots and other bleeding venues, such details as the arrangement of beds and screens, the provision of hot tea, and the demeanour of nursing staff all counted among persuasive practices used to reassure volunteers. Noting the correlation of these phenomena with the expansion and industrialization of the British blood supply, which entailed the complete dissolution of the one-to-one relation between donors and recipients, this article situates a new emphasis on locality and familiarity as part of a broader reaction against the combined spectres of total warfare and modern medicine. In what is often framed as the golden age of mass communication and mass society, locality and familiarity became priorities for a large-scale emergency medical service.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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