Notice bibliographique
Résumé
Abstract When judged by its impact on human life and happiness, the discovery of insulin was perhaps the most momentous event in the history of modern science. Up to the third decade of the twentieth century a diagnosis of dia betesߞwhich an alert doctor could often make from the white spots of dried sugar that bespattered a male patient’s shoes or trouser bottomsߞpresaged an early and miserable death. This could be delayed only by a starvation diet, no less agonizing for most patients than the disease. The road to insulin was beset by misadventure, rancour, and deceit. The award of a Nobel Prize in 1923 to two of the principal actors, Frederick Banting (1891-1941) and John Macleod (1876-1935), inflamed several others, who felt (with some justice) that their efforts had been disparaged or forgotten. One of these was Nicolas Paulesco, a Romanian physiologist, who made the critical observation that linked diabetes to the dearth of an active component in the pancreas: he discovered that high levels of sugar in the blood and urine of dogs, rendered diabetic by extirpation of the pancreas, fell when the animals were injected with pancreatic extracts. Paulesco’s work was interrupted for four years by the Austro-Hungarian invasion of his country before the end of the First World War, and by the time he returned to the problem Banting, Macleod, Best, and Collip in Toronto were closing in on their quarry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,014 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».