Gender, Fate and McGill University’s Medical Collections: e Case of Curator Maude Abbott
Notice bibliographique
Résumé
Let us begin by looking at a group photograph dated 1905. It was taken when the Faculty of Medicine at McGill University in Montreal was establishing its international reputation and possessed one of the largest collections of anatomical and pathological specimens in North America (see Figure 4.1). The lecturer was Canadian-born William Osler (1849-1919) who was, in his time, the best-known North American figure in medicine. A graduate of McGill and its first full-time medical faculty member, Osler was idolized as the ‘father of modern medicine’ by two generations of medical students and practitioners.1 His quest was to bring high standards and scientific methods into general practice by promoting teaching hospitals and medical museums as authoritative places in the training and education of doctors. This photograph was taken in the newly built surgical amphitheatre at the Royal Victoria Hospital in Montreal. There, students had the opportunity to develop observational skills necessary for looking at patients: they were to take seeing and knowing the body as its focal point and its common objective.2
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,034 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».