Kanuni Sultan Süleyman’ın Nikris Hastalığına Atfedilen Farsça Bir Reçete
Notice bibliographique
Résumé
Topkapı Sarayı Müzesi Arşivi E. 3146 numarada kayıtlı bulunan Farsça bir belge/reçete, bir hekimin hastasının hastalığını tanımlama ve tavsiyelerini içermektedir. Fakat bu reçetenin kim tarafından kime hitaben kaleme alındığı açıkça belirtilmemesine rağmen "İranlı bir hekimin Kanuni Sultan Süleyman'a yazdığı Farsça reçete" adı altında kaydedilmiştir. Her ne kadar yazarı ve reçetenin muhatabının açık kimliği belli olmasa da bu metin etrafında yürüteceğimiz tartışmalarla, yazının muhatabı olan tarafın hastalığı tanımlaması ve bu konuda yardımlarına başvurması üzerine mahir bir tabip tarafından yazılan bu reçetenin Osmanlı sultanları içinde nikris hastalığından en fazla mustarip olan Kanuni Sultan Süleyman'a, hastalığı ile ilgili tüm tedavilerin yetersiz kaldığı ve sultanın çok şiddetli ağrılar çektiği bir zamanda İran gibi uzak bir coğrafyada yaşayan mahir bir tabip tarafından yazılmış olabileceği ileri sürülecektir.Belgenin Farsça olması onu yazan hekimin İranlı olmasına delalet etmemekle beraber hekimin tedavi için getirtilmemiş olması onun imparatorluğun dışındaki uzak bir coğrafyadan; İran coğrafyasından olabilme ihtimali ortaya konulmaya çalışılacaktır.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,009 |
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 ».