Intimate Communities: Wartime Healthcare and the Birth of Modern China, 1937–1945
Notice bibliographique
Résumé
When China’s War of Resistance against Japan began in July 1937, it sparked an immediate health crisis throughout China. In the end, China not only survived the war but emerged from the trauma with a more cohesive population. Intimate Communities argues that women who worked as military and civilian nurses, doctors, and midwives during this turbulent period built the national community, one relationship at a time. In a country with a majority illiterate, agricultural population that could not relate to urban elites’ conceptualization of nationalism, these women used their work of healing to create emotional bonds with soldiers and civilians from across the country. These bonds transcended the divides of social class, region, gender, and language. “Nicole Elizabeth Barnes demonstrates remarkable insights into some of the most well-known figures in healthcare in wartime China—and introduces many previously unknown—providing pointed character analyses while also connecting individual experiences to larger sociopolitical trends across the tumultuous wartime landscape.” SONYA GRYPMA, PhD, RN, author of China Interrupted: Japanese Internment and the Reshaping of a Canadian Missionary Community “Not only a major contribution to the histories of medicine, gender, emotion, and nationalism, but even more importantly, it opens up exciting horizons by making visible and exploring the surprising entanglements between them all.” SEAN HSIANG-LIN LEI, author of Neither Donkey nor Horse: Medicine in the Struggle over China’s Modernity NICOLE ELIZABETH BARNES is Andrew W. Mellon Assistant Professor of History and Gender, Sexuality and Feminist Studies at Duke University.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».