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Enregistrement W3112358530 · doi:10.1163/15734218-12341458

Introduction

2020· article· en· W3112358530 sur OpenAlexaff
Lisa Allette Brooks, Anthony Cerulli, Victoria Sheldon

Notice bibliographique

RevueAsian Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnthropological Studies and Insights
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipAsian studiesBiomedicineConversationTibetan medicineSouth asiaSocial scienceEnvironmental ethicsPolitical scienceSociologyHistoryTraditional medicineMedicineAnthropologyChinaLawPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This opening piece introduces the eight articles in this special issue of Asian Medicine , all of which emerged out of the daylong Science, Technology, and Medicine in South Asia Symposium: Medicine and Memory, at the 2018 Annual Conference on South Asia in Madison, Wisconsin. These articles are concerned with the ways in which time and healing entangle across regions and healing traditions in South Asia, including Unani, Ayurveda, Naturopathy, and biomedicine. Linking the findings from these articles with recent scholarship, our conversation in the symposium moved beyond the notion of medical pluralisms to a notion of dynamic plurals , through historicizing regional and local diversities in practices and philosophies, often grouped under a single name by communities and practitioners. In an increasingly communalist and politically fractured modern South Asia, we suggest that the discussions in this special issue make a critical contribution to understanding how cultural institutions of knowledge function in society.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,990

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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