Calgary, Edmonton and the University of Alberta: the extraordinary medical mobilization by Canada’s newest province
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: The Canadian contribution of medical services to the British Empire during the First World War was a national endeavour. Physicians from across the country enlisted in local regiments to join. No other region provided more physicians per capita than the newly formed province of Alberta. Largely organized through the Medical School of the University of Alberta, the No. 11 Canadian Field Ambulance out of Edmonton and the No. 8 Canadian Field Ambulance out of Calgary ultimately enlisted between one-third and half of the province's doctors to the war campaign. Many individuals from this region distinguished themselves, including LCol J.N. Gunn from Calgary, who commanded the No. 8 Canadian Field Ambulance; Maj Heber Moshier, one of the founders of the School of Pharmacy at the University of Alberta; and Dr. A.C. Rankin, who would go on to be the first Dean of Medicine at the University of Alberta. These Canadian heroes, and the many others like them who served with the No. 8 and 11 Field Ambulances, personify the sacrifice, strength and resilience of the medical community in Alberta and should not be forgotten.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».