Bibliographic record
Abstract
New Haven, octubre 7 de 1939) existe un lauro poco conocido por la comunidad médica: hace 80 años se le concedió el «Premio Pulitzer 1926» por la biografía sobre su mentor, ídolo, amigo y paradigma Sir William Osler (Toronto 1849-Oxford 1919) quien en su tiempo se consideró el máximo exponente de la medicina.Harvey Cushing (Figura 1) el cirujano extraordinario renovó las técnicas neuroquirúrgicas y fue el personaje de mayor prestigio en las primeras décadas del siglo XX por sus contribuciones seminales en las gangliotectomías, la cirugía intracraneana para tratamiento de los tumores cerebrales y exponer la hipófisis para el estudio endocrinológico. 1 En su formación académica dejó un rastro de excelencia en las Escuelas de Medicina de Harvard, Jonhs Hopkins y Yale, como un virtuoso cirujano, admirable profesor, competente administrador y sobresaliente investigador clínico (Figura 2).Lo insólito es que adicionalmente poseía otros atributos ya que era erudito, bibliófilo, escritor fecundo, conferenciante brillante, ensayista, viajero, coleccionista de libros antiguos clásicos, talentoso dibujante, ameno conversador, aficionado a la historia médica e incluso un veterano distinguido de la Primera Guerra Mundial a principios del siglo XX. 1 Fue el catalizador para la creación de varias asociaciones médicas quirúrgicas (American Neurological Association, American College of Surgeons) y el impulsor como presidente de otras como la norteamericana de endocrinología (Society for the Study of Internal Secretions, después Endocrine Society), en donde reiteró su falta de simpatía por la medicina social estatal y su combate acérrimo a la charlatanería médica.Desde su juventud, Cushing fue un prolífico escritor de cartas y ensayos así como meticuloso mantenedor de su diario que los ilustraba con dibujos, bosquejos, retratos a lápiz y diseños quirúrgicos.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.139 | 0.048 |
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".