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Enregistrement W2996266502 · doi:10.1093/shm/hkz117

Nicole Elizabeth Barnes, Intimate Communities, Wartime Healthcare and the Birth of Modern China, 1937–1945

2019· article· en· W2996266502 sur OpenAlexaff
Mirela David

Notice bibliographique

RevueSocial History of Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)PoliticsSubalternChinaState (computer science)Gender studiesSociologyHealth careHistoryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nicole Barnes explores the contribution of wartime nurses to the shaping of a national community. However, did people need nurses to relate to one another as a national community? Barnes suggests nurses performed important emotional labour, binding local people in need of health care, the displaced, and wounded soldiers in what she calls intimate communities. As a framework Barnes uses a tweaked version of Benedict Anderson’s notion of imagined communities by focussing not on intellectuals but on the illiterate masses, in an attempt to write a history from below modelled on subaltern studies. Even though through stories we read about the experience of everyday people in wartime China, Barnes cannot totally circumvent what she calls intellectual sources, as she makes use of doctors’, female writers’ and political actors’ writings as important sources. The first chapter depicts a feminist critique of the failure of male health administrators or of the patriarchal state to use disciplinary power in their attempt to police Chongqing, China’s wartime capital. Here Barnes refers to the sanitary campaigns of the famous fascist movement- The New Life Movement - and the authorities’ attempt to force people to comply with medical rules. Barnes shows that one of the failures of male health administrators in dealing efficiently with epidemics such as cholera was in vaccinating four times more men than women. Barnes praises instead the emotional labour of nurses and their significance for the nation following previous incursions into the history of emotions by Haiyan Lee’s work on love and Eugenia Lean’s notion of public passions and blending a focus on the history of emotions with history of medicine approach.1 Important figures that blended emotion and nationalism that Barnes looks at are Song Meiling, who advocated for orphans and wartime health services, and Zhou Meiyu who not only helped with the professionalisation of nurses but also used women’s emotional labour to benefit the nationalist state. Barnes does not shy away from using literary realism as salient source for medical history, such as Ba Jin’s story ‘Ward Four’ or female writer Xie Bingying’s wartime writings, as well as her work in organising a women’s medical corps during the war.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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