From 1883 to 2019; Variables Influencing Body Procurement at McGill University
Notice bibliographique
Résumé
McGill University has continued to maintain whole body dissection as an integral component of its medical school curriculum. To better explore the factors influencing body procurement at McGill University, records of body receipts were collected from their paper and electronic records and analyzed from 1883 to 2019. The data collected allowed for discussion on the number of bodies received at McGill University each year, the age at death of the bodies, their sex, as well as religious affiliation and language spoken at home. As bodies of the deceased have a long held and unique status in law, this information was considered in light of historical and legislative data and, in the case of religion and language, it was compared to census data for Montréal, Québec, Canada. Overall numbers of bodies procured by McGill University have varied throughout the years, with no discernable target number over time. The current body donor profile at McGill University is likely to be a male in his 70's and likely to speak French at home. However, the strong connection of the University with the Anglophone community of Montréal is reflected by the significantly higher proportion of English-speaking donors when compared to the general population of the city. In regard to legislation, it appears that the most recent legislations did not affect the rate of procurement. However, when legislations were embraced by religious institutions in 1883, there was a 261% increase in bodies sent for dissection, over the following two decades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».