MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2489678872 · doi:10.1057/9780230102293_4

Academic Medicine during the Nazi Period: The Implications for Creating Awareness of Professional Responsibility Today

2010· book-chapter· en· W2489678872 sur OpenAlex
William E. Seidelman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedical History and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)GermanNazismEugenicsClassicsMedicineHistoryPolitical scienceLawArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the mid-1930s, a young physician from Louisiana by the name of Michael DeBakey began a period of surgical training in Europe. After studying vascular surgery in France, he moved to Germany to continue his surgical studies with Professor Martin Kirschner at the University of Heidelberg.1 Heidelberg was, at that time, recognized as a center for outstanding surgical training. Young DeBakey was following a decades old tradition whereby North American physicians traveled to the birthplace of modern scientific medicine—Europe.2 It was the German-language universities that gave birth to many of the major discoveries and developments that have formed the foundation of modern medicine and medical science. DeBakey s European quest followed in the footsteps of such eminent physicians as the clinician William Osier, the pathologist William Welch, and the surgeon William Halsted. The period that saw an eruption in knowledge and technology in clinical and basic science also witnessed the parallel development of eugenics and scientific racism, which were also considered legitimate scholarly and scientific endeavors.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,262 · 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