How place matters: unpacking technology and power in health and social care
Notice bibliographique
Résumé
The devolution of care into nontraditional community-based settings has led to a proliferation of sites for health and social care. Despite recent (re)formulations of 'evidence-based' approaches that stress the importance of optimizing interventions to best practice by taking into account the uniqueness of place, there is relatively little guidance in the literature and few attempts to systematically 'unpack' key dimensions of settings most relevant to policy, practice and research. In this paper, we explore how place matters for health and social care. In effect, we propose making place the lens through which to view practice, and not simply an interesting sideline focus. We focus specifically on (a) the emplacement of power relations in health and social care in and across settings; and (b) the pervasive (and often unrecognised) influence of technology on and in place (both 'mundane' and more visible 'high' technologies) as arguably among the most significant and pervasive (and often overlooked) dimensions of place pertinent to health and social care in both traditional (institutional) and nontraditional (community) settings. Drawing on diverse disciplinary literatures, we seek to make visible certain issues and bodies of work that health professionals may not be aware of, and which often remain inaccessible to practitioners and applied researchers on account of their density, complexity, and specialised terminology. In particular, drawing on the rich tradition of cultural studies, we advance the culture of place as a rubric for understanding the complex interrelationship between power, technology, culture, and place. Several fruitful avenues for place-sensitive research of health and social care practice (and its effects) are suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».