Grasping Heaven and Earth (Qian Kun Zai Wo): The Body-as-Technology in Classical Chinese Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Shifting focus from the patient’s body to the healer’s body, this essay focuses on how Chinese physicians instrumentalized their bodies to heal (ie, body-as-technology) and their hands to think with (ie, hand-memory techniques or simply, hand mnemonics). When physicians used their hands to memorize concepts related to clinical practice, calculate with time variables, and carry out ritual gestures intended to reduce risk, improve fortune, and even cure, their hands became extensions of their minds. This essay has three parts that follow the discovery process of the author’s research on hand-memory techniques found in Chinese medical texts. The first part “Divination and Revelation” explains the significance of how the author first learned about Chinese divination practices that used hand mnemonics. The second part “Original Frame” introduces the scholarship on arts of memory in Europe that informed interpretations of the earliest hand mnemonics found in Chinese medical texts. The third part “Expanded Frame” deploys some concepts from cognitive science to help situate Chinese medical hand mnemonics more broadly as an example of extended cognition. The essay concludes with an important distinction: sometimes Chinese healers’ hands were used separately from their bodies to think through things and sometimes hand and body had to be integrated in order for the healer’s body-as-technology to act as a therapeutically effective instrument.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».