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Enregistrement W2073976188 · doi:10.1177/1363459307074695

lIlness as argumentation: a prolegomenon to the rhetorical study of contestable complaints

2007· article· en· W2073976188 sur OpenAlexaff
Judy Z. Segal

Notice bibliographique

RevueHealth An Interdisciplinary Journal for the Social Study of Health Illness and Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentation theoryPersuasionRhetorical questionArgument (complex analysis)SuspectEpistemologyRhetoricFocus (optics)Intervention (counseling)PsychologyMedicineSocial psychologyPhilosophyPsychiatryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resources of rhetorical theory, the classical theory of persuasion, can be marshaled to help physicians evaluate patient complaints for which there is no corresponding objective evidence and which rely, therefore, on the persuasiveness of patients to be taken seriously (contestable complaints). An appropriate focus for the evaluation of such complaints is argumentation itself: what, in the absence of objective evidence of disease, counts as a good argument for a patient to be eligible for medical attention? How do patients convince physicians that they are ill and in need of care - and, conversely, how do physicians convince patients, when the need arises, that they are well and not good candidates for medical intervention? Two rhetorical concepts are especially productive for the analysis of argumentation. One is kairos, the Sophistic notion of contingency, and the other is pisteis, the Aristotelian catalogue of persuasive appeals. A focus on types of arguments directs attention away from types of patients (difficult, suspect, malingering and so on), and provides a more neutral means of judging claims to illness.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0150,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,360 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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