Bibliographic record
Abstract
SammendragMange tror at insulinet ble oppdaget av Frederick Banting og Charles Best i Toronto i 1921-22.Men hvem som var opphavet til denne oppdagelsen har i alle år vært omfattet av stridigheter.Det oppsto tidlig konflikter i forskningsgruppen i Toronto, forsterket av tildelingen av nobelprisen i 1923 til John J.R. Macleod ved siden av Frederick Banting.Nobelpristildelingen førte også til sterke innsigelser fra rumeneren Nicolae Paulescu.I 1982 publiserte historikeren Michael Bliss boken The discovery of insulin, et nitid forskningsarbeid som er blitt stående som den autoritative fremstilling av begivenhetene omkring oppdagelsen av insulinet.Bliss gir kreditt til alle de fire aktørene i Toronto: Banting, Best, Macleod og et for mange ukjent navn, James B. Collip.Det var Collip som først isolerte den pancreasekstrakten som kunne brukes i klinisk medisin.Den første pasienten ble behandlet med insulin i januar 1922 i Toronto.I slående kontrast til stridighetene innad i Toronto-teamet var den første produksjon og internasjonale distribusjon av insulin preget av stor vilje til samarbeid og utveksling av erfaringer.Allerede i mai 1923 ble insulin tatt i bruk i Norge.Men introduksjonen av insulinbehandling ble ikke den endelige løsning av diabetesproblemet.Den venter vi på fremdeles, 90 år etter hendelsene i Toronto.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.007 |
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".