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Enregistrement W3132830006 · doi:10.1101/2021.02.10.20249093

The Milano Sforza Registers of the Dead: Health Policies in Italian Renaissance

2021· preprint· en· W3132830006 sur OpenAlexaff
Elia Biganzoli, Ester Luconi, Patrizia Boracchi, Riccardo Nodari, Francesco Comandatore, Alfio Ferrara, Silvana Castaldi, F.I.M. Vaglienti, Cristiana Panella, Massimo Galli

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensTheMuseum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlague (disease)The RenaissanceHistoryInstitutionPolitical scienceHumanitiesGeographyEconomic historyGenealogyDemographyAncient historyArtSociologyLawArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The institution of the Liber Mortuorum in Milan greatly anticipates death registrations in Europe. Introduced in 1450 by Duke Francesco Sforza for the early containment of plague it was daily compiled until 1801, reporting demographical data and causes of death, leaving a corpus of 366 volumes, an outstanding source for interdisciplinary research. Addressed to ascertain individual causes of death, it represents an unprecedented early example of disease monitoring and prevention. The paper discusses Sforza’s health policy in Milan, describes the Mortuorum registres features at the end of the 15 th century, and analyzes the distribution of the city deaths in 1480, a year without epidemic events. These data constituted the first entry of a database of the Liber Mortuorum .

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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