Anti-epizootic measures in the Russian Empire in the last quarter of the 19th — early 20th century (by the example of fighting equine glanders)
Bibliographic record
Abstract
Аннотация.В статье на основе комплекса неопубликованных архивных материалов, нормативно-правовых и делопроизводственных документов, периодической печати рассматриваются основные мероприятия центральных и региональных органов по предупреждению и предотвращению сапной эпизоотии -инфекционной болезни лошадей, опасной не только для животных, но и для людей.Особое внимание уделяется деятельности центральных и региональных органов управления, включая Военное министерство, Министерство внутренних дел и Главное управление государственного коннозаводства, по разработке и реализации мер, направленных на предотвращение распространения сапной эпизоотии.В ходе исследования выявлены основные направления работы по борьбе с заболеванием, такие как уничтожение зараженных лошадей, применение маллеиновой пробы для диагностики, а также организация карантинных мероприятий.Исследование показывает, что к началу XX в. наметился прогресс в создании централизованной системы ветеринарно-санитарного контроля, что способствовало снижению масштабов эпизоотий.Однако анализ исторических данных подчеркивает сложности, возникшие при реализации противосапных мер, включая недостаточное финансирование, сопротивление со стороны владельцев лошадей и нехватку квалифицированных ветеринарных специалистов.Кроме того, выявлено, что эффективность борьбы с сапом во многом зависела от координации усилий различных ведомств и уровня информированности населения.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".