Professor Ivan Ivanovich Neiding: Touches to the portrait
Notice bibliographique
Résumé
2024 marks the 120th anniversary of the death of Ivan Ivanovich Neiding, a prominent Russian forensic scientist and professor of the medical faculty of Imperial Moscow University. The formative years of forensic medicine in Russia are inextricably linked to natural development and success in medical science. An analysis of the history of the forensic medical service also showed its close connection with the law and the needs of judicial investigative institutions. This interaction revealed the nature of scientific research and the practical orientation of forensic medical examination. I.I. Neiding has made significant contributions to the development of Russian forensic medical science and practice and was one of the best representatives of the faculty of Moscow University at the end of the XIX century. His name is associated with the period of brilliant scientific flourishing of the Department of Forensic Medicine of the Faculty of Medicine. During his 22 years as head of the department, I.I. Neiding had done a lot to ensure that the teaching of forensic medicine meets the ever-increasing practical demands. The creative path of this scientist can be an example for young specialists in the field of forensic medicine. His image was recreated based on the memoirs of his contemporaries and speeches. The article provides information about the life and work of I.I. Neiding. The memoirs of this scientist’s contemporaries and views on forensic medicine are presented. This study has not only cognitive significance but also carries the idea of educating young professionals. Among others, I.I. Neiding makes up the color of Russian medicine and pedagogy. Many of the provisions of I.I. Neiding’s research have not lost their relevance even today.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».