Notice bibliographique
Résumé
At first glance, medicine and poison might seem to be opposites. But in China’s formative era of pharmacy (200–800 CE), poisons were strategically deployed as healing agents to cure everything from chills to pains to epidemics. Healing with Poisons explores the ways physicians, religious devotees, court officials, and laypeople used powerful substances to both treat intractable illnesses and enhance life. It illustrates how the Chinese concept of du—a word carrying a core meaning of “potency”—led practitioners to devise a variety of techniques to transform dangerous poisons into efficacious medicines. Recounting scandals and controversies involving poisons from the Era of Division to the early Tang period, Yan Liu considers how the concept of du was central to the ways people of medieval China perceived both their bodies and the body politic. Liu also examines a wide range of du-possessing minerals, plants, and animal products in classical Chinese pharmacy, including the highly poisonous herb aconite and the popular arsenic drug Five-Stone Powder. By recovering alternative modes of understanding wellness and the body’s interaction with potent medicines, this study cautions against arbitrary classifications and exemplifies the importance of paying attention to the technical, political, and cultural conditions in which substances become truly meaningful. Healing with Poisons is freely available in an open access edition thanks to TOME (Toward an Open Monograph Ecosystem) and the generous support of the University at Buffalo Libraries. Additional support was provided by the Chiang Ching-kuo Foundation for International Scholarly Exchange, the Julian Park Publication Fund of the College of Arts and Sciences at the University at Buffalo, and the Traditional Chinese Culture and Society Book Fund.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».