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Enregistrement W2022989196 · doi:10.1111/j.1085-9489.2004.01e08.x

‘Safe space’ as counter‐space: women, environmental illness and ‘corporeal chaos’

2004· article· en· W2022989196 sur OpenAlexvenueno aff
Fiona Coyle

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Construct (python library)CHAOS (operating system)Sociology of health and illnessEnvironmental ethicsPsychologyComputer scienceLawComputer securityPolitical scienceHealth carePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women constitute a disproportionate 80 percent of people diagnosed with environmental illness (EI), a contentious condition in which patients react adversely to everyday chemicals in the environment at levels politically conceived to be ‘safe’. Whilst the diverse range of somatic symptoms constitutes a biomedical anomaly, in this paper I present an alternative means of conceiving environmentally ill bodies. Women (and environmental health practitioners at the Environmental Health Centre, Nova Scotia) have begun to view their bodies as complex systems that have been nudged into a state of ‘corporeal chaos’, in which minute quantities of chemicals trigger disproportionate somatic symptoms. This chaos extends into ‘corporeal space’[ Moss and Dyck (1999a) ] as the diagnosis of environmental illness is experienced simultaneously through both material and discursive bodies. This diagnosis also carries with it a means to mitigate corporeal chaos through a series of body‐ and environment‐based modifications that replace risky bodies with ‘safe space’. As a discursive construct, safe space is associated with an absence of chemicals, and in order to mitigate chaos, should ideally be stable, predictable, controllable and communicative. I finalise this paper with some examples of body modifications and illustrate how safe space materialises in the home environment .

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations32
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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