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Enregistrement W3024045673

HISTORY OF PSYCHIATRY IN GEORGIA: HIDDEN PAGES (DEDICATED TO OUR TEACHERS).

2017· article· en· W3024045673 sur OpenAlexaff
V Kentchadze, Nino Okribelashvili, G Naneishvili

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeorgianPsychiatryHistory of psychiatryState (computer science)PsychologyPeriod (music)MedicineLibrary scienceArtPhilosophyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychiatry preserves a special place among the diverse medical specialties. It is noteworthy that in Europe and America the professional and scientific psychiatry gradually emerged during the second half in 1800s. Roots of psychiatry in Georgia go back to the distant past. However, the modern scientific psychiatry started developing in Georgia shortly after the foundation of the medical faculty at Tbilisi State University (1921) and is closely are associated with the name of Prof. M.Asatiani (1882-1938). This survey reflects data from all obtainable and basic psychiatric records of this period and provides brief description of significant achievements of psychiatrists, working in Georgia during 1920-1940 (M. Asatiani, A. Gotsiridze, N. Veshapeli, O. Chitava, Sh. Kipiani, G. Shengelaia, I. Menteshahvili, A. Zurabashvili, I. Bzhalava, E. Nakashidze, E. Gobronidze, V. Gudiashvili, Sh. Kvitsaridze, A. Amirgarov, N. Shubladze, I. Tavdishvili, Hovakim, Nikolava, Sulava, Shiukashvili, I. Egizarov). Finally, we would like to emphasize that Georgian psychiatrists widely presented quantitative and qualitative studies on methodology and on treatment of main mental disorders, described their views on psychology, characterology, pathophysiology, physiology, morphology, psychotherapy, classification and etc.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,016

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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