Notice bibliographique
Résumé
This article is simultaneously a personal narrative and a Foucauldian analysis of the author's embodied reality as a racialized woman hospitalized in a Western psychiatric facility. The author is the narrator, the mental patient (main character of the story) and the person who deconstructs the experience (researcher, insider). This unique position – a South-Asian patient and a researcher/scholar trained in a Western academic institute – provides her an opportunity to give voice to her direct experiences in the psychiatric facility, as well as describe her reality of mental illness. Such rare, self-reflective ‘insider’ perspectives challenge the Euro-centric conceptualizations of ‘mental health’ and may be unsettling to the psychiatry/psychotherapy and/or academic communities. As our population becomes more diverse, mental health professionals and policy makers will need this knowledge to broaden their understanding of how members of diverse cultures may experience mental health, as well as to support them in their cultural ways of self-healing. Social science research methodologies that do not further reinforce the binary – us/them, expert/client – offer a holistic understanding of clients' mental health and are necessary to develop effective psychotherapeutic interventions. Key words: mental health, psychiatry, immigrant women, culture, ethnography, Foucault.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,028 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».