Notice bibliographique
Résumé
List of Illustrations Acknowledgments List of Contributors 1 Plagues and Epidemics in Anthropological Perspective D. Ann Herring, McMaster University, Canada, and Alan C. Swedlund, University ofMassachusetts, Amherst 2 Ecosyndemics: Global Warming and the Coming Plaguesof the Twenty-first Century Merrill Singer, University of Connecticut 3 Pressing Plagues: On the Mediated Communicability ofEpidemics Charles L. Briggs, University ofCalifornia, Berkeley 4 On Creating Epidemics, Plagues, and Other WartimeAlarums and Excursions: Enumerating versus EstimatingCivilian Mortality in Iraq James Trostle, Trinity College, Connecticut 5 Avian Influenza and the Third Epidemiological Transition Ron Barrett, Macalester College 6 Deconstructing an Epidemic: Cholera in Gibraltar Lawrence A. Sawchuk, University of Toronto, Scarborough, Canada 7 The End of a Plague? Tuberculosis in New Zealand Judith Littleton, University ofAuckland, Julie Park, University of Auckland, and Linda Bryder, University of Auckland 8 Epidemics and Time: Influenza and Tuberculosis duringand after the 1918-1919 Pandemic Andrew Noymer, University of California, Irvine, and International Institute for Applied Systems Analysis, Austria 9 Everyday Mortality in the Time of Plague: OrdinaryPeople in Massachusetts before and during the 1918Influenza Epidemic Alan C. Swedlund, University of Massachusetts, Amherst 10 The Coming Plague of Avian Influenza D. Ann Herring and Stacy Lockerbie, McMaster University, Canada 11 Past into Present: History and the Making of Knowledgeabout HIV/AIDS and Aboriginal People Mary-Ellen Kelm, Simon Fraser University, Canada 12 Accounting for Epidemics: Mathematical Modeling andAnthropology Steven M. Goodreau, University of Washington 13 Social Inequalities and Dengue Transmission in LatinAmerica Arachu Castro, Harvard University, Yasmin Khawja, Yeshiva University, USA, and James Johnston, University of British Columbia, Canada 14 From Plague, an Epidemic Comes: Recounting Disease asContamination and Configuration Warwick Anderson, University of Sydney 15 Making Plagues Visible: Yellow Fever, Hookworm, andChagas' Disease, 1900-1950 Ilana Lowy, CNRS Paris 16 Metaphors of Malaria Eradication in Cold War Mexico Marcos Cueto, Universidad Peruana Cayetano Heredia 17 Steady with Custom: Mediating HIV Prevention in theTrobriand Islands, Papua New Guinea Katherine Lepani, Australian National University 18 Explaining Kuru: Three Ways to Think about an Epidemic Shirley Lindenbaum, City University of New York References Index
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,243 | 0,056 |
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 ».