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Enregistrement W1592344417 · doi:10.18061/dsq.v35i1.4312

Listen and Speak: Power-Knowledge-Truth and Cochlear Implants in Toronto

2015· article· en· W1592344417 sur OpenAlexaffabout
Tracey Edelist

Notice bibliographique

RevueDisability Studies Quarterly · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicalizationSign languageCochlear implantPower (physics)SociologySign (mathematics)GovernmentalityReverenceHegemonyPsychologyMedicineLinguisticsAudiologyPolitical scienceLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cochlear implants and auditory-verbal therapy are the latest techniques and technologies used to make deaf people learn to listen and speak. This paper provides a genealogical analysis of the Cochlear Implant Program at SickKids Hospital in Toronto, Ontario, Canada and shows how this program exemplifies the medicalization of deafness while denying deaf children the opportunity to learn sign language. Using Foucault's concept of governmentality, the relations between power, knowledge, truth and their influences on the program's practices are revealed in order to provide insight into Canadian society's conceptions of deafness. This analysis reveals the Cochlear Implant Program as a capitalist establishment that is supported by unquestioned reverence of modern medicine and technology, oriented by a quest for normalcy. The paper concludes by encouraging members of the Deaf community and their supporters to challenge the hegemony of normalcy by utilizing alternate research-based knowledge-truths of cochlear implants and sign language.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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