Notice bibliographique
Résumé
The hematologist author was consulted as an expert on a case leukemia, by reading a set of bone marrow samples “blind” without clinical information. The patient had clearly been treated with chemotherapy, but the doctor was later surprised to learn that she considered herself healed through the intercession of a woman who had been dead for 200 years. This cure was deemed miraculous, and on its strength, Marguerite d’Youville became the first Canadian-born saint. Now more sensitized to saints, Duffin soon noticed that the ancient twin physicians, Saints Cosmas and Damian, were enjoying a robust revival in Canada and the United States. She began a search to find out why. The work led her to sociological, genealogical, and psychological theories, and to libraries, archives, great cities and obscure villages across North America and Europe. She also conducted surveys with pilgrims at feast-day celebrations. The investigation eventually produced some surprising connections with medical greats and with twins healers from other religions. But, for her, the biggest discovery was a new perspective on medicine and its parallel functions with religion. A scholarly work written autobiographically, Medical Saints is not only the history of the veneration of Cosmas and Damian, and other healing saints; it is a history of the research project itself.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,023 |
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 ».