MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7104556352 · doi:10.51255/2311-603x_2023_4_154

“Blumentros the Old and his children”: a dynasty of court physicians in service in Russia at the end of the 17th — first quarter of the 18th centuries

2023· article· W7104556352 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueПетербургский исторический журнал · 2023
Typearticle
Language
FieldArts and Humanities
TopicHistory of Medicine Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)Service (business)Period (music)Postal service

Abstract

fetched live from OpenAlex

Статья посвящена изучению различных аспектов деятельности в России представителей династии придворных медиков Блюментростов. В центре внимания — судьба основателя династии Л. А. Блюментроста, приехавшего в Москву в конце 1660-х гг. и прожившего здесь до своей смерти в 1705 г. В России Л. А. Блюментрост получил известность в качестве одного из лучших придворных врачей, участвовавшего в лечении царей Алексея Михайловича, Федора Алексеевича, Петра I и других членов царской семьи. В работе акцентируется внимание не только на профессиональной деятельности врача, обладавшего неординарными организаторскими способностями, но и рассматриваются его общественные инициативы в качестве одного из руководителей лютеранской общины Москвы. Выполнял лейб-медик и ряд других ответственных поручений. В статье уделено внимание и деятельности в России трех сыновей Л. А. Блюментроста, которые пошли по стопам отца и стали придворными медиками. Л. Л. Блюментрост-старший, рано ушедший из жизни, являлся лечащим врачом царевен — тетки и сводных сестер Петра I. И. Л. Блюментрост, начав карьеру в должности лейб-медика, в итоге возглавил медицинское ведомство в должности архиатера и сохранял свой пост вплоть до начала 1730-х гг. Л. Л. Блюментрост-младший получил известность не только как врач, но и как основатель Российской академии наук. Благодаря своим связям с интеллектуальными кругами Германии представители семьи Блюментростов приложили немало усилий для привлечения в Россию иностранных специалистов. Исследование базируется как на опубликованных, так и на впервые вводимых в научный оборот документах.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.986
Threshold uncertainty score0.096

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0140.007
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.185 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueПетербургский исторический журналSame topicHistory of Medicine StudiesFrench-language works237,207