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Enregistrement W2791766323 · doi:10.3138/ecf.30.3.439

“The Wonders of Medicine in Literary Education”: Teaching Eighteenth-Century Hysteria

2018· article· en· W2791766323 sur OpenAlexvenueno aff
Heather Meek

Notice bibliographique

RevueEighteenth-Century Fiction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHysteriaWitnessAmbiguityMetaphorLegitimacyEnglish literatureField (mathematics)Affect (linguistics)Value (mathematics)PsychologyAestheticsLiterary criticismLiteratureSociologyPsychoanalysisLawArtPhilosophyLinguisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of medical discourse and, more specifically, the literature of eighteenth-century hysteria has the unique ability to produce more thoughtful students of literature. The growing legitimacy of literature as a pedagogical tool in medical schools has broadened the field of literary studies, but the field of literature and medicine also has the potential to affect positive change within the English department. For students of English, to study the evolution of hysteria in the eighteenth century is to witness a steady increase in complexity, a kind of coming into ambiguity. Students become more skilled readers as they recognize hysteria not only as a ver itable medical ailment, but also as an elusive construction that laypeople, men and women of letters, and medical professionals alike agreed was difficult, if not impossible, to define. Students learn to understand more deeply the value of metaphor, to examine the literary qualities of medical discourse, and to interrogate the physician-patient hierarchy; they move towards becoming more sophisticated and critical thinkers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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