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Enregistrement W3025566890 · doi:10.1177/1093526620923459

Kurt Aterman, MUDR, MB, BCh BAO HONS, DCH, MRCP, PhD, DSc, FRCPath: “A Small Man With a Very Large Cerebrum and a Soul to Match”

2020· article· en· W3025566890 sur OpenAlexaffabout
James R. Wright

Notice bibliographique

RevuePediatric and Developmental Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomelandNazismCzechRefugeeIrishClassicsSoulWorld War IIMedicineHistoryPoliticsLawGermanTheologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kurt Aterman was raised in the Czech-Polish portions of the former Austro-Hungarian Empire during World War I and the interwar period. After completing medical school and beginning postgraduate pediatrics training in Prague, this Jewish Czech physician fled to England as a refugee when the Nazis occupied his homeland in 1939. He repeated/completed medical training in Northern Ireland and London, working briefly as a pediatrician. Next, he served in the Royal Army Medical Corp in India, working as a pathologist. After the war and additional pathology training, he spent the next decade as an experimental pathologist in Birmingham, England. After completing a fellowship with Edith Potter in Chicago, Aterman spent the next 2 decades as a pediatric-perinatal pathologist, primarily working in Halifax, Canada. Fluent in many European languages, he finished his career as a medical historian. Aterman published extensively in all 3 arenas; many of his pediatric pathology papers were massive encyclopedic review articles, accurately recounting ideas from historical times. Aterman was a classical European scholar and his papers reflected this. Aterman was one of the founding members of the Pediatric Pathology Club, the predecessor of the Society for Pediatric Pathology. This highly successful refugee's writings are important and memorable.

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)0,008
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,014

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,260 · 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
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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