Notice bibliographique
Résumé
yazarlar ve müzisyenler vardý. Akciðer veremi kanamasýndan ölen Moliere, ünlü edebiyatçýlar, Bronte (Anne, Emily ve Charlotte) ve onlarýn iki küçük kýz kardeºleri (Maria ve Elizabeth) ve ünlü üç edebiyatçý kardeºin aðabeyi üç edebiyatçý kadýnýn yaðlý boya portresini yapan erkek kardeº Branwell de sonradan veremden ölmüºlerdir (3). Anton Çekov, Franz Kaka ve Frederick veremden ölen ünlüler arasýnda yer alýr. Nikiforuk, 19 yy. da veremden ölen sanatçýlarýn listesinin Toronto ºehrinin telefon rehberinden daha kalabalýk olduðunu yazmaktadýr. Akciðer tüberkülozundan ölenler arasýnda VIII. Henry'nin oðlu olan Edward VI. da vardýr. Babasýnýn ölümü üzerine 9 yaºýnda kral olan Edward VI, önce kýzamýk, ardýndan çiçek hastalýðýna tutulmuº, bunlardan tüberkülozundan öldüðü otopsi ile gösterilmiºtir. Verem hastalýðýnýn salgýn yaptýðý yüz yýllarda tedavi yöntemleri korkunç olduðu kadar da gülünçtür. Hastalýðýn sebebi bilimsel olarak bilinmediði iyin piyasaya hastalardan kan alma, müshil ilacý verme veya lavmanla fosforik asit, eter, digitalis, karbonik asit, afyon gibi ilaçlar kullanýyorlardý. Ýngiltere’nin Hippocrates'i olarak bilinen Thomas Sydenheim vereme at ile gezinmenin yararý olduðunu söylemekteydi (3). ªarlatan hekimlerin en ünlüleri arasýnda Fransýz ihtilalinde deðerli kimyacý Lavosier'in giyotin ile idamýna karar veren Dr. Jean-Paul Marat, veremlilere kendi adýyla önerdiði solüsyonun (L'eau antipulmonaire du Docteur Marat) ki, terkibinde sadece Calcium Phosphate bulunuyordu. Veremin tedavisinde taze insan kam içmenin etkili olduðu da ileri sürülmüºtür. Ýspanya’nýn Andalucuia bölgesinde 8 yaºýndaki bir çocuk kaçýrýlýp, koltuk altý býçakla kesilmiº ve buradan akan taze kan zengin bir veremliye içirilmiºtir. Orta çað ve sonrasýndaki "King's Evil" olarak bilinen lenfbezi tüberkülozu çok yaygýndý. Ýngiltere Kralý Edward VI, Fransýz Kralý Charles IX, bu hastalýktan ölmüºlerdir (3,4). Bu krallar lenfbezi tüberkülozlu hastalara el sürerek tedavi ettiklerini sanýyorlardý. Ýngiltere Kralý I. Edward bir ay içinde 533 hastaya el sürerek tedavi ettiðini sanýyordu. Fransýz Kralý Philip Augustos, bir toplantýda 1,500 hastaya el sürmüº. Bu yöntemle tedavi Ýngiltere'de II. Charles ve Queen Anne ve Macar Kralý Franz Joseph tarafýndan da kullanýlmýºtýr. XIX. yüzyýlýn sonlarýnda ve XX. yüzyýlda veremli hastalarýn izolasyonu düºünülerek, bunun için daðlýk yerlerde sanatoryumlar yapý1maya baºlamýºtýr. Çoðu fakir kullanýlýyordu. Zengin olanlar Ýsviçre'nin Davos ve St. Moritzde ºehirlerinde yapý1an sanatoryumlarý tercih ediyorlardý. Bunlarýn sayesinde bu ülkede yeni doðmuº olan ilaç sanayi hýzla geliºmiºti ve onlarla birlikte bankacýlýk sektörü de yarýºýyordu. Verem hastalýðýnýn tanýnmasý, sebebinin öðrenilmesi ve tedavisinde ileri adýmlarýn atýlmasý Paris’teki Necker hastanesinde çalýºanlar gibi kendisi de veremli olan Rene Laennec'in çalýºmalarý ile ortaya çýkmýºtýr. Beº yaºýna öksüz kalan Laennec ve iki kardeºini Nantes ºehrinde doktor olan amcasý büyütmüºtür. Amca, ihtilalin en alevli
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,278 | 0,089 |
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 ».