Transforming Maggie May to Miss Pu: Neoculturalism Through Missionary Nursing in North China, 1924-1943
Notice bibliographique
Résumé
Margaret May Prentice writes in her autobiography about the day she told her father, a wheat farmer in eastern Colorado, that she felt her purpose was to be a missionary in Asia. She asked him bluntly, “Dad, do you think you could spare one of your nine children for work in China?” Preparing herself to be a nursing leader in China by carefully planned training in nursing, education, theology, and Mandarin, Margaret Prentice purposefully remained single so she could become a member of the admired Women’s Foreign Missionary Society of the Methodist Episcopal Church (WFMS). In 1924 she was assigned to a nursing supervisor position at the renowned Isabella Fisher Hospital in Tientsin (now Tianjin), North China. The Isabella Fisher Hospital was founded in 1881 by Canadian physician and missionary Lenora King. Despite many social and political challenges, it remained the top nursing training school in North China throughout the 1920’s until the 1940’s wartime occupation by the Japanese. It was there that Margaret became Miss Pu. This presentation highlights ongoing research on Margaret May Prentice and her nursing colleagues at the Isabella Fisher Hospital during the Beiyang and Nationalist Governments (from the founding of the Communist Party and into the Second Sino-Japanese War). This particular poster project focuses a lens on her unique role as a respected nursing educator and leader whose work accentuated tensions between Western, allopathic, and Christian influences on the development of nursing as a profession in China. Through published and unpublished sources from both the United States and China, oral history work with family and friends, and referencing of extensive primary autobiographical documents, this historical inquiry investigates the interplay of bicultural nursing that resulted in transculturation of both national and professional identities. Presented at Consortium for Nursing History Inquiry 2013 Symposium
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,011 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».