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Enregistrement W2802370426 · doi:10.22215/etd/2016-11557

Studying the Art of Growing Old with Metchnikoff, Hauser, Lowman, and Thompson: Advice About Aging, 1900-1960

2016· dissertation· en· W2802370426 sur OpenAlexafffundabout
Ann Walton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture, Design, and Social History
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésLongevitySuccessful agingWork (physics)GerontologyArt historyPsychologySociologyClassicsHistoryMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work explores shifting attitudes about aging in the first half of the twentieth century by tracing the rise of four figures, and by examining discussions that surrounded their work on aging in the press. Bacteriologist lie Metchnikoff, food scientist Gayelord Hauser, and advice columnists Josephine Lowman and Elizabeth Thompson were seen as authorities on their subjects and wrote during a period of significant change: increased longevity, the advent of retirement, and growing scientific interest in aging produced a plethora of press discussion that plunged into the "problem" of old age. Their 'prescriptions' captivated attention in both Canada and the United States, illustrating the growing search for management and improvement that dominated discussions of aging. It is argued that while aging became the specialization of experts who studied it objectively, popular messages relayed that there was an "art" to growing old, its success determined by preparation, attitude, and personal will.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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