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Enregistrement W4416589487 · doi:10.1080/13576275.2025.2586001

The legal somatics of body bequests before the <i>Anatomy Act 1832</i>

2025· article· en· W4416589487 sur OpenAlexaff
Joshua Shaw

Notice bibliographique

RevueMortality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationReasonable accommodationPower (physics)State (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Without the authority of legislation in the United Kingdom, some bequeathed their bodies to physicians, surgeons and apothecaries to dissect and create anatomical specimens in the eighteenth and early-nineteenth centuries. Those individuals included the legal and political philosopher Jeremy Bentham, who was publicly dissected and whose skeleton and preserved head were used to prepare the ‘Auto-Icon’. Other dissections were publicised in newsprints and periodicals, often alongside commentary on the prejudice against dissection and anatomy and calls for anatomy legislation. Such bequests attempted to interface with English law generally and anatomy law specifically, but how they did so and with what effect are less obvious. Accordingly, the author undertakes the study of body bequests before legislation, so to identify and analyse their significance to the law’s conception of what could be done with or to a human corpse. He argues that body bequests relied on a kind of legal somatics or somatechnics in the use of the body, through which alternate imaginaries of the corpse, and attendant normative understandings, were visualised and instituted. By doing so, testators, executors and dissectors sought to affirm the law as they thought it should be, by acting as if it already were the law.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,071
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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