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Enregistrement W1961613543 · doi:10.1017/s0025727300010280

Blame and Vindication in the Early Modern Birthing Chamber

2006· article· en· W1961613543 sur OpenAlexafffund
Lianne McTavish

Notice bibliographique

RevueMedical History · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBlameInnocenceMedicineMalpracticePsychologyLawPsychiatryPsychoanalysisPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Who was to blame when a labouring woman or her unborn child died during the early modern period? How was responsibility assessed, and who was charged with assessing it? To answer such questions, this article draws on French obstetrical treatises produced by male surgeons and female midwives between 1550 and 1730, focusing on descriptions of difficult deliveries. Sometimes the poor outcome of a labour was blamed on the pregnant woman herself, but more often a particular medical practitioner was implicated. Authors of obstetrical treatises were careful to assign fault when injuries or deaths occurred in cases concerning them. Chirurgiens accoucheurs (surgeon men-midwives) regularly accused female midwives of incompetence, yet also attacked fellow surgeons as well as those male physicians officially superior to them in the medical hierarchy. Female midwives similarly condemned the actions of male practitioners, without hesitating to censure other women when their mismanagement of deliveries had tragic consequences. Part of authors' eagerness to blame others stemmed from the fear of being held accountable for mistakes preceding practitioners had made. Ascribing responsibility usually went hand-in-hand with defensive claims of innocence, or boastful declarations of having saved a suffering woman from the bungling attempts of less skilled birth attendants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,059
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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