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Enregistrement W4200004289 · doi:10.1093/jhmas/jrab044

A Scientific Method to the Madness of Unit 731’s Human Experimentation and Biological Warfare Program

2021· article· en· W4200004289 sur OpenAlexaff
Kishor Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of the History of Medicine and Allied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological warfareContext (archaeology)HumanityCLARITYUnit (ring theory)LawWorld War IIChemical warfareModern warfareWar crimePolitical scienceEngineering ethicsPsychologyEngineeringHistoryInternational law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Japanese Imperial Army Unit 731's Biological Warfare (BW) research program committed atrocious crimes against humanity in their pursuit of biological weapons development during the Second World War. Due to an American cover-up, the details behind Unit 731's human experimentation were slow to be revealed. The recent literature discloses the gruesome details of the experiments but characterizes the human trials as crude in nature. Further, there is a lack of clarity as to how human trial results were extrapolated for use in real world missions. Through an examination of testimony from the Soviet Union's Khabarovsk War Crime Trials, this paper argues that Unit 731's inoculation and airborne warfare experiments on prisoners of war were scientifically rigorous. The scientific method is used as the basis against which the scientific rigor of the experiments is tested. The paper reveals that the successes and failures of the human trials were extrapolated to BW missions during the Sino-Japanese war. American researchers' expectations of BW data were fulfilled, thus paving the way for an immunity deal. Ethical standards in medicine before WWII were not well established, but wartime medical practices and experimentation reveal the context in which the pursuit of scientific knowledge has no boundaries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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