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Enregistrement W3198573226 · doi:10.6069/9780295749013

Healing with Poisons

2021· book· en· W3198573226 sur OpenAlexfundno aff
Yan Liu

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChinese history and philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJackman Humanities Institute, University of TorontoUniversity of TorontoAssociation of Research LibrariesAcademia SinicaChiang Ching-Kuo Foundation for International Scholarly ExchangeHarvard UniversityAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésChinaPharmacyPoliticsTraditional medicineMeaning (existential)MedicinePolitical sciencePsychologyLawPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2021
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