Notice bibliographique
Résumé
Art (Arthur) and Mary Aufderheide are very well known in the world of mummy studies, as well as that of physical and forensic anthropology.For me, the sight of his cheerful visage, signature bolo ties, enthusiastic greetings, and a hug from Mary always heralded the start of a great conference and lively discussions about subjects ranging from the rate of fly infestations in corpses, to ethics of autopsies, to music.Art was very much a Minnesota man.He was born on 9 th September, 1922 in New Ulm, he attended St. Olaf 's college, then medical school at the University of Minnesota, and ultimately taught in Minnesota, after a brief sojourn in Rochester (NY) and a stint in the army medical corps (1947)(1948)(1949).He married a Minnesota woman, Mary (née Buryk) who was a nurse and a linguist and as daring and unconventional as Art.It is probably the Minnesota weather that helped inspire one of Art's more extraordinary adventures -a trip to the North Pole (Plaisted Expedition) on snowmobiles.Being a glutton for punishment, he went there not once, but twice (1967 and 1968), facing down polar bears as well as the elements.He also spent three winters with the Inuit, channelling his inner anthropologist, an experience that served him well in his life as a palaeopathologist.Once mummies entered his life in the mid-1970s, due to Michael Zimmerman, Art did not restrict his adventures to cold places -he went wherever there were bodies to be found, regardless of climate or conditions, with Mary frequently by his side.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».