Notice bibliographique
Résumé
When Napoleon left for Moscow, in June 1812, he marched at the head of a huge army, perhaps more than half a million men strong. Roughly one fifth of them survived and came back to Germany at the turn of 1812/13. The "Grande Armée" had been subject to open battles and guerilla warfare, but even more to the ravages of hunger and infectious disease - it was epidemic typhus that killed off the soldiers. On their way back to France, the soldiers carried that disease to some areas of Germany, esp. those along the Main river. In late winter of 1813 some parts of Franconia suffered terribly. The epidemic subsided in summer 1813 when the lice - typhus is a louse-born disease - were less and better under control. But again in the winter of 1813/14, after the battle of Leipzig (Oct. 1813), a murderous epidemic of typhus broke out and killed very many people in cities like Wurzburg, Aschaffenburg, and Mainz. Mortality rose to a high percentage. Some contemporary German doctors had a rough idea that the carrier of the disease must be in the clothes. According to very conservative estimates one out of ten Germans fell sick, and ten percent of the sick died of typhus, a quarter of a million out of 23 million people. German historiography normally does not mention this epidemic in history text-books, so this epidemic is rather unknown.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».