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Enregistrement W4404839898 · doi:10.18732/hssa108

Reshaping Medical Learning

2024· article· en· W4404839898 sur OpenAlexvenueno aff
Fabrizio Speziale

Notice bibliographique

RevueHistory of Science in South Asia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ma‘dan al-šifā’-i Sikandar-šāhī is an extensive Persian handbook of Ayurvedic medicine made for Miyān Bhuwa ibn Ḫawāṣṣ Ḫān, a vizir of Sultan Sikandar Lodī (r. 1489-1517) to whom the book was dedicated. Miyān Bhuwa allocated considerable resources to achieving this translation project and hired scholars to translate the many parts of Ayurvedic books used to compile the Persian text. This article explores the reasons behind the production of the Ma‘dan al-šifā’ and proposes a new reading of certain features of this book. It enquires into its authorship and suggests that Miyān Bhuwa most likely only assembled the translations made from Ayurvedic texts. It discusses the epistemic and the practical issues raised in the preface, which criticizes the adequacy of Greco-Arabic thought in the Indian environment and the style of Ayurvedic texts, as well as the parallels with the Ṭoḍarānanda, a Sanskrit encyclopedia written in the late 16th century. The last part of the article looks at the conceptual structure of the Ma‘dan al-šifā’ and how the Sanskrit sources and their models shaped the organization of the sections of the Persian book. Moreover, it suggests that the overall framework of the book relied on the overlap of models of presentation of medical knowledge, a device meant to negotiate between the models of the Sanskrit sources and those of the Muslim readers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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