Notice bibliographique
Résumé
Between 1933 and 1945, the UK took in numerous biologists displaced by Nazism, Italian fascism and the Second World War. While stellar biochemists such as Hans Krebs and Max Perutz are rightly celebrated, a diverse spectrum of other refugee biologists settled in the UK, from field naturalists to molecular biologists1. Support from British scientists was crucial. The Society for Protection of Science and Learning (SPSL) was founded in 1933 (originally as the Academic Assistance Council) in response to the first wave of dismissals by the Nazis1. Now known as the Council for At Risk Academics (CARA), the SPSL took a key mediating role for biologists as well as physical scientists and other academics. Supporters included J B S Haldane at University College London; Dr Julian Huxley at King’s College London and academics at London Zoo, who were hospitable in training a younger generation of specialised research workers. The SPSL assisted refugees with entry to the UK, finding laboratory space and – for some – getting onward visas to the US. When it came to internment, the SPSL and physiologist and Nobel laureate A V Hill secured scientists’ release or, as with Perutz, repatriation from Canada. Academic refugees also had a vigorous parliamentary voice through Hill, who was not only the Biological Secretary of the Royal Society, but MP for Cambridge University. He helped make the case that the refugees’ expertise could assist the war effort. The SPSL helped displaced academics adapt to their new homeland by offering grants to cover living expenses, interceding with the Home Office and putting individual refugees in touch with British academics. Often the first step was for them to complete a second PhD, which served both to confirm scientific competence and to socialise the researcher. Remarkably, SPSL funds for the refugees’ living expenses primarily came from academics at UK universities1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».