Constructing History in Biography: A Symposium on <i>William Osler: A Life in Medicine</i>: Introduction
Notice bibliographique
Résumé
William Osler's medical career spanned two centuries and three nations: Canada, the United States, and Great Britain. Though not an especially noted scientist, he was an innovative teacher, a professional organizer, and mentor and colleague to many grateful-indeed, sometimes adoring-students and colleagues, some of whom became influential in the Anglo-Saxon medical world. Since his death, Osler has been the subject of an enormous body of literature, fed by numerous Osler societies throughout the world. Among these is the American Osler Society, upon whose recent review panel this symposium is based. In it, three Oslerians-Philip Teigen, Earl Nation, and Joseph Lella-use Michael Bliss's book as the starting point for reading historical themes in Osler's life from their own standpoints. Bliss responds to these views by stressing the factual underpinnings of his book and by interpreting it, the first major biography of Osler since Cushing, in the context of his other works in the history of medicine as another study of the emergence of "health care as a secular replacement for traditional religious faith in the supernatural."
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».