Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,032 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».