MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4288456725 · doi:10.36171/jamd22.25.2.3

The discovery of the antidiabetic hormone and the myth of Banting and Best

2022· article· it· W4288456725 sur OpenAlexaboutno aff
Alejandra de Leiva-Pérez

Notice bibliographique

RevueThe Journal of AMD · 2022
Typearticle
Langueit
DomaineMedicine
ThématiqueHistorical Medical Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nel 2021, le celebrazioni per il 100° anniversario della scoperta dell’insulina sono state numerose, sottolineando, in particolare, il ruolo di Banting e Best. A seguito di una revisione sull’organoterapia del diabete mellito sperimentale ed umano abbiamo concluso che le ricerche effettuate in Europa tra il 1889 e il 1921 sono state decisive per la scoperta dell’ormone antidiabetico. Conformemente alle premesse della “regola di priorità”, tre ricercatori europei furono i pionieri nella scoperta: E. Gley (Parigi, 1905), G. Zülzer (Berlino, acomatol, 1908) e N. Paulescu (Bucarest, pancreina, 1920). Le circostanze socioeconomiche e politiche della Prima Guerra Mondiale e del periodo interbellico hanno influenzato in modo critico il ritardo della ricerca europea nel processo di purificazione degli estratti pancreatici. I ricercatori dell’Università di Toronto non hanno scoperto l’ormone antidiabetico. Il loro risultato principale è stato la purificazione dell’estratto pancreatico, che ha reso possibile l’introduzione dell’insulina nella pratica clinica nel 1922. Grazie alle ricerche di storici della medicina (soprattutto M. Bliss) è stato possibile smontare il mito di Banting e Best, ancora accettato da molte istituzioni e associazioni di diabete. PAROLE CHIAVE ormone antidiabetico; scoperta dell’insulina; centenario dell’insulina; acomatol; pancreina.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,027
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of AMDMême sujetHistorical Medical Research and TreatmentsTravaux en français237 207