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Enregistrement W2887891677 · doi:10.7765/9781784992415

Working in a world of hurt

2016· book· en· W2887891677 sur OpenAlexaboutno aff
Carol Acton, Jane Potter

Notice bibliographique

RevueManchester University Press eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary History and Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWitnessPrideMemoirNarrativeWorld War IIPsychological resilienceHistoryPsychologyMedicineSocial psychologyPolitical scienceLiteratureLawArtArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working in a World of Hurt uncovers and analyses the range of responses to psychological trauma by male and female medical personnel in wartime in the 20th and early 21st centuries. Until now, academic and popular studies have focused on the trauma experienced by soldiers and civilians, saying very little about the mental strain endured by their healers. Acton & Potter seek to understand the subjective experiences of British, American and Canadian doctors, nurses, and other medical workers by studying personal accounts contained in letters, diaries and memoirs, both published and unpublished, and in weblogs. Offering an interdisciplinary understanding across a large chronological sweep of both the medical experience and the literary history of war, Working a World of Hurt demonstrates that while these narratives are testaments to the suffering of combatants, they also bear witness to the trauma of the healers themselves whose responses range from psychological and physical breakdown to stoical resilience and pride in their efforts to assuage the wounds of war.

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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,751

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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