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Enregistrement W4409040272 · doi:10.1017/mah.2024.51

Remembering and Forgetting the Great Horse Flu of 1872–1873

2025· article· en· W4409040272 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas G. Andrews

Notice bibliographique

RevueModern American History · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Institutes of Health
Mots-clésForgettingHorsePsychologyCognitive psychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starting in late September 1872, horses started falling ill with a severe respiratory complaint in the countryside about a dozen miles north of Toronto, Ontario. Veterinary experts swiftly diagnosed the malady, which paralyzed street transportation, commerce, and everyday life in Toronto itself during the first weeks of October, as influenza. Over the next year, an equine plague that most contemporaries referred to as the epizootic—and which I call the Great Horse Flu in the book I am completing on this outbreak—spread throughout southern Canada, every reach of the United States, and parts of Cuba, Mexico, and Central America. The novel influenza virus responsible for this outbreak sickened between ninety and ninety-nine percent of horses, donkeys, and mules across this vast swath of the northern Americas. 1 Our best guess is that the Great Horse Flu killed between one and four percent of the equines it afflicted—a case fatality rate roughly not unlike those recorded by the Great Influenza Pandemic of 1918–1920 and the COVID Pandemic. In less than a year, an estimated 112,500 to 554,000 horses and ponies perished alongside tens or hundreds of thousands of mules and donkeys. 2

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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