The Impact of the 1938 Fascist Anti-Semitic Laws on Italian Universities: The Case of Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Anti-Semitic legislation led in 1938 to the dismissal of tenured university professors of Jewish race and their replacement. As to Veterinary Medicine, Abram Alberto Ascoli (1877-1957) in Milan and Michelangelo Ottolenghi (1904-1967) in Sassari were removed from their chairs. Ascoli, a renowned immunologist, was replaced by Luigi Leinati (1895-1992), a veterinary pathologist, preferred to an alternative candidate, Dino Desiderio Nai (1894-1973), a microbiologist. Both Leinati and Nai were Ascoli’s collaborators and also outstanding researchers. Personal relations among Ascoli, Nai and Leinati were basically good, so much so that Ascoli’s reinstatement after WWII went smoothly. Ottolenghi, tenure-track professor of Anatomy of Domestic Animals was replaced by Aldo Tagliavini (1892-1971), who occupied, however, the chair of Pathology and Clinical Veterinary Surgery. Ottolenghi expatriated to Ecuador and Canada, never to return to Italy, and shifted his interests to Public Health. Tagliavini remained in Sassari for only three academic years (1938-1941), then returned to Milan (1941-1971) on the chair of Veterinary Obstetrics and Veterinary Surgery. His scientific personality moved across different veterinary areas, without ever truly excelling. As to the effects of the substitutions on the development of Veterinary Medicine, the two cases are different: Ascoli was replaced by a valid substitute, whereas the removal of Ottolenghi took priority both over the needs of the faculty and over his intrinsic scientific value. Overall, the anti-Semitic legislation, a dark page of the Italian history, represents an example of the damages that political choices may inflict on the quality of teaching and scientific research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».