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Enregistrement W2346415445 · doi:10.1017/cbo9781139507554.015

Postwar Sterilization

2013· book-chapter· en· W2346415445 sur OpenAlexaff
Randall Hansen, Desmond King

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMedical Device Sterilization and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSterilization (economics)MedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health institutions – geographically separated from the rest of society, hierarchically ordered, and governed by a clear system of rewards and punishments – were established in an aura of optimism about their capacity for improving mental health. Indeed, the basic tenets of the moral treatment philosophy from which they took inspiration were antithetical to cruelty and abuse. Their grand architecture, attractive grounds, and professional ethos seemed to make them the very opposite of the torture chambers of the past. We have no reason to doubt that their superintendents were, overall, scrupulous individuals committed to their work. Yet, within the space of a few decades, these institutions became sites of intimidation, fear, abuse, and even torture. Abuse within institutions for the mentally ill and/or cognitively challenged is nothing new. Some of the earliest reports from inside institutions attest to it. In 1906, a drifter named John W. McCarthy on the American West Coast had run out of money. He related his dire straits to an acquaintance at his boarding house who was a former attendant at the Southern California State Hospital at Patton. The man told him that the hospital was always looking for workers, and McCarthy secured on this advice a position. Not long after, he visited a journalist and friend, Arthur L. Dunn, in Los Angeles, and reported that the institution was a hellhole of abuse. Dunn, sensing an angle, spoke to his editor at the Los Angeles Record , who told him to investigate the story. Dunn traveled to Patton and applied for a job at the hospital. Dunn had no references and no experience. When asked why he wanted the position, he said that he had “learned of the place from a cigar man at Colton.” He got the job.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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