From shame to fame: The improbable career of the great anatomist‐surgeon D. Hayes Agnew
Notice bibliographique
Résumé
David Hayes Agnew began his career as a country doctor in rural Pennsylvania in 1838. After a 3-year diversion as a partner in a large ironworks business that went bankrupt in 1846, Agnew, seriously in debt, returned to the medical profession in Cochranville, PA, hoping to focus on surgery. Recognizing that he needed to improve his knowledge of anatomy, he purchased cadavers from Philadelphia and dissected at home in his spare time. When he was finished dissecting, he covertly moved bodies to a nearby pond so he could later collect skeletons after eels had removed the remaining soft tissues. This worked well until Agnew and the townspeople found out that a local fisherman, known for selling the most delicious eels, fished exclusively from this pond. Agnew was asked to leave Cochranville and he moved to Philadelphia, where he purchased the Philadelphia School of Anatomy and worked as a surgeon at Blockley Hospital. During the Civil War, he became renowned for his ability to manage gunshot wounds. Agnew was upwardly mobile in Philadelphia, becoming one of America's most prominent 19th-century academic surgeons. When President James Garfield was shot by an assassin, Agnew was called to care for him. When he retired from his position as the John Rhea Barton Professor of the Principles and Practice of Surgery at the University of Pennsylvania, the medical students hired the famous American realist painter, Thomas Eakins, to produce The Agnew Clinic, which became one of the artist's two most important paintings. Clin. Anat. 32:661-671, 2019. © 2019 Wiley Periodicals, Inc.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».