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Enregistrement W4388459847 · doi:10.1002/ajmg.b.32963

Bruno Schulz's 1936 book “Methodology of medical genetic research particularly with regard to psychiatry”

2023· review· en· W4388459847 sur OpenAlexaff
Kenneth S. Kendler, Astrid Klee

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedical History and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEugenicsPsychiatric geneticsPsychiatryMendelian inheritanceGermanGenetic counselingPsychologyGenealogyHistoryGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1936, Bruno Schulz published the first detailed, book-length review of the methodology of psychiatric genetic research, based on his experiences at the German Research Institute of Psychiatry. Emphasis is placed on proper selection of relatives and the ascertainment corrections required for Mendelian transmission models. Twin studies are considered as is the impact of reduced fertility on patterns of risk. For the field work, Schulz emphasizes the importance of trust-building, confidentiality, collateral informants, and the use of medical and other administrative records, all ideally stored in personal files. Several methods of age-correction are reviewed. Schulz provides detailed algebraic treatments of these and other problems, including tests for etiologic homogeneity, with worked examples. He emphasizes two fundamental concerns in psychiatric genetics research: (i) its inter-dependency with the optimal diagnostic boundaries, which are rarely known and (ii) the genetic homogeneity of clinical samples. Given these problems, he is pessimistic about finding Mendelian transmission patterns. He assesses the predominant 19th-century method of psychiatric genetic investigation-"hereditary burden"-to be crude and biased by family size. Although written at a time of consolidation of Nazi power in Germany, this book nowhere endorses their racial/eugenic policies and can be seen as subtly questioning them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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