Notice bibliographique
Résumé
‘Medicine began at home’, aptly wrote historian Keith Thomas, 1 and ‘Lay medical practice was centred on the family.’ Indeed, self-medication and healing were commonplace in the Early Modern period: ‘Patients often treated themselves, and the women members of the family especially were the sources of medical knowledge and treatment.’ 2 One could add to these statements that medicine was practised by mothers and handed down through the ages by their mothers, grandmothers and great-grandmothers. 3 The influential and innovative sixteenth-century French agronomist Olivier de Serres, Seigneur du Pradel, 4 believed that women were better suited for family or domestic medicine than men because they were naturally ‘officious and charitable’. ‘Mothers’, he wrote, ‘opened their hearts to understanding apothecary, healing minor cuts, wounds, and many other ailments.’ From books, ‘they take several salutory remedies which come to them easily. They also used many remedies they have learned from their experiences.’ 5 Likewise, Juan Vives, the Spanish humanist, instructed wives to look after their husbands when they were unwell. Wives should, ‘treat his wounds, cover his limbs to keep them from the cold’. Wives ‘should look after their husbands themselves, rather than employing their domestics’. 6 These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».