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Enregistrement W2796193428 · doi:10.18732/hssa.v5i2.29

Yogis, Ayurveda, and Kayakalpa

2017· article· en· W2796193428 sur OpenAlexvenueno aff
Suzanne Newcombe

Notice bibliographique

RevueHistory of Science in South Asia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRejuvenationNarrativeContext (archaeology)Presentation (obstetrics)HinduismHistoryPeriod (music)MedicineSociologyGender studiesAestheticsPsychologyLiteratureArtGerontologySurgeryPhilosophyReligious studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How should we read claims about health and well-being which defy common sense? Are claims of extreme longevity to be viewed as fraudulent, or as pushing the boundaries of possibility for the human body? This article will consider the narrative and context around a particularly well-publicized incident of rejuvenation therapy, advertised as kāyakalpa (body transformation or rejuvenation), from 1938. In this year, the prominent Congress Activist and co-founder of Banaras Hindu University, Madan Mohan Malaviya (1861–1946), underwent an extreme – and very public – rejuvenation treatment under the care of a sadhu using the name of Shriman Tapasviji (c.1770?-1955). The first half of the article will explore the presentation of Malaviya’s treatment and how it inspired a focus on rejuvenation therapy within Indian medicine in the years immediately following. Exploring this mid-twentieth century incident highlight some of the themes and concerns of the historical period, just out of living memory, but in many ways similar to our own.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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