Masters of Health: Racial Science and Slavery in U.S. Medical Schools
Notice bibliographique
Résumé
Masters of Health, by Christopher D. E. Willoughby, is a compelling exploration of how ideas about race were constructed by American medical professionals in the nineteenth century and then used to increase their recognition as experts. Willoughby shows how these race ideas developed among intellectuals and were then spread within the general population, as doctors trained in U.S. medical schools practiced throughout the United States. The growing number of northern and southern medical schools during the nineteenth century included discussions of race as part of their core curricula. Willoughby clearly alludes to both the shifting scientific explanations offered about racial difference and the consistency of white supremacy in these schools' teachings. Examining the intense debate between polygenesis and monogenesis origins, for example, he shows how, despite a clear philosophical divide, both sides ultimately embraced a common belief in the superiority of whites over all other races. Medical educators used a variety of methods to inculcate their own beliefs in those they taught, creating a “clinical racial gaze” (p. 114). Masters of Health looks deeply at the lectures and textbooks assigned to medical students by well-known professors such as Joseph Leidy of the University of Pennsylvania and Oliver Wendell Holmes Sr. of Harvard University. Just as importantly, Willoughby analyzes over four thousand dissertations written by medical students between 1807 and 1861 to demonstrate how these ideas were processed and reiterated by those who encountered them as part of their education.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,004 |
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 ».