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Enregistrement W2777408294 · doi:10.1093/ahr/122.5.1649

Susan L. Smith. Toxic Exposures: Mustard Gas and the Health Consequences of World War II in the United States.

2017· article· en· W2777408294 sur OpenAlexaboutno aff
Edwin A. Martini

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemical warfareMilitarizationVietnam WarLawWorld War IIAdversaryNuclear weaponPolitical scienceHistoryMedicinePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both historians and the public tend to associate the history of chemical warfare with World War I. As Susan L. Smith reminds us in Toxic Exposures, however, mustard gas also played a significant role in World War II, “far greater than most of us realize” (2). While none of the combatant nations employed the weapon directly against enemy forces, Smith writes, “the United States and other Allied nations conducted mustard gas experiments as part of the militarization of medicine and the medicalization of war” (21). As part of an effort to “upgrade older military technologies and create new ones,” the United States and the United Kingdom “exposed thousands of their own servicemen to poison gas as part of their preparation for chemical warfare” (2). This brief, thoroughly researched account (indeed, notes constitute nearly a quarter of the manuscript) provides the most detailed study to date on the topic. In addition to using sources from multiple archives in the United States and Canada, Smith makes extensive use of testimony provided by 250 U.S. veterans who shared their stories as part of public hearings on the matter in 1992. These soldiers and sailors were not well informed about the testing and were not asked for their consent. Instead, Smith notes, “the scientific method required evidence, and the military provided the necessary human bodies” (22). Although it is difficult to ascertain exactly how many service personnel were exposed as a result of the testing, Smith estimates that the number is likely well above the 60,000 Americans first reported by journalist Karen Freeman in the early 1990s, and includes thousands more Canadians, Britons, and Australians (2, 25).

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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