First among Equals: Macleod, Banting, and the Discovery of Insulin in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of insulin in Toronto in 1921/1922 was rapidly recognized by a Nobel Prize shared by Dr. Frederick Banting and Prof. John Macleod. However, in the popular imagination it is attributed to “Banting and Best.” Here we review the important individual and collective contributions of the four main players in Toronto at that time: Banting, Macleod, Best, and Collip. Drawing on the work of the late Canadian historian Michael Bliss, we reflect on some of the enduring myths that surround the tale. We question the romantic notion that Banting’s inspirational “idea” led directly to the discovery, and argue that it can instead be attributed to a fortunate collision of opportunity, ability, experience, and drive. We go on to recount the clashes of personality that detracted from the celebration that should have marked the delivery of insulin to the world. Finally, we set out evidence that Banting consistently overestimated his own contribution, conducting a successful and enduring campaign to downplay the roles of his colleagues. In the hope of redressing the historical balance, we focus on the neglected role of John Macleod, an established international expert on carbohydrate metabolism at the time of the discovery, who directly supervised the work.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».