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Enregistrement W4220825063 · doi:10.1098/rsnr.2021.0049

Émigré neurophysiologists' situated knowledge economies and their roles in forming international cultures of scientific excellence

2022· article· en· W4220825063 sur OpenAlexafffund
Frank W. Stahnisch

Notice bibliographique

RevueNotes and Records the Royal Society Journal of the History of Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurology and Historical Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésExcellenceSituatedGermanSociology of scientific knowledgeContingencySociologyPolitical scienceSocial scienceLawEpistemologyHistoryPhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the scientific performance and impact of Jewish and politically oppositional émigré German-speaking neurophysiologists from Nazi-occupied Europe since the 1930s. The massive loss of nearly 30% of all academic psychiatrists and neurologists in Germany between 1933 and 1945 also shattered the basis of German-speaking neuroscientific research. A focus will be laid here on the contingency of situated knowledge economies in Central Europe, the UK and North America, as well as their roles in the formation of international cultures of scientific excellence in the forced migration process. While examining excellent émigré laboratory research, the intriguing biographies of three Nobel Prize-winning neurophysiologists––Otto Loewi (1873–1961; from Germany/Austria to the USA), Bernard Katz (1911–2003; from Germany to the UK) and Eric Kandel (b. 1929; from Austria to the USA)—can tell us considerably more about the appraisal of medico-scientific knowledge through an epistemic lens representing world history along explicit regional knowledge economies. This article examines some of the more intricate scientific practices and professional patterns of determining academic excellence related to situated knowledge communities in the contemporary brain sciences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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