Self-concept through the diagnostic looking glass: Narratives and mental disorder
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores how the diagnosis of mental disorder may affect the diagnosed subject's self-concept by supplying an account that emphasizes the influence of autobiographical and social narratives on self-understanding. It focuses primarily on the diagnoses made according to the criteria provided by the Diagnostic Statistical Manual of Mental Disorders (DSM), and suggests that the DSM diagnosis may function as a source of narrative that affects the subject's self-concept. Engaging in this analysis by appealing to autobiographies and memoirs written by people diagnosed with mental disorder, the paper concludes that a DSM diagnosis is a double-edged sword for self-concept. On the one hand, it sets the subject's experience in an established classificatory system which can facilitate self-understanding by providing insight into the subject's condition and guiding her personal growth, as well as treatment and recovery. In this sense, the DSM diagnosis may have positive repercussions on self-development. On the other hand, however, given the DSM's symptom-based approach and its adoption of the Biomedical Disease model, a diagnosis may force the subject to make sense of her condition divorced from other elements in her life that may be affecting her mental-health. It may lead her to frame her experience only as an irreversible imbalance. This form of self-understanding may set limits on the subject's hopes of recovery and may create impediments to her flourishing.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».