Bibliographic record
Abstract
John Erichsen beschrieb 1866 erstmals ein Syndrom mit kognitiven und (psycho-)somatischen Beeinträchtigungen, das in der Folge von Eisenbahnunfällen beobachtet wurde (Erichsen 1866). Erichsens “railway spine” kann aus heutiger Sicht als eine der historischen Wurzeln der Psychotraumatologie angesehen werden (Harrington 1996). In der Folge wandte sich die Traumaforschung aber zunächst den gesundheitlichen Auswirkungen von Kampfeinsätzen im Krieg (“shell shock”, “combat fatigue”), später auch den psychischen Auffälligkeiten bei den Überlebenden des Holocaust zu. Die psychosozialen Folgen von unfallbedingten Verletzungen wurden hingegen bis heute noch wenig untersucht. Dies mag damit zusammenhängen, dass insbesondere Verkehrsunfälle in unserer Gesellschaft als etwas so Alltägliches angesehen werden, dass sie uns nicht als Ereignissse „ausserhalb des üblichen menschlichen Erlebens“ (APA 1987) erscheinen. Jedenfalls werden Unfälle, solange es sich nicht um Grossereignisse wie beispielsweise das ICE-Zugsunglück von Eschede (1997) oder den Absturz eines Swissair-Flugzeugs bei Halifax (1998) handelt, eher selten mit den Konzepten der Psychotraumatologie in Zusammenhang gebracht.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".