Remaking the Self: Trauma, Teachable Moments, and the Biopolitics of Cancer Survivorship
Notice bibliographique
Résumé
As numerous scholars have noted, cancer survivorship is often represented in popular discourse as providing an opportunity for a physical, emotional, and spiritual makeover. However, this idea that cancer enables the self to be remade on all levels is also increasingly evoked in the field of psychosocial oncology. Exploring cancer survivorship as a biopolitical phenomenon, I focus on two concepts that have become central to understandings of the disease: the "teachable moment" and "post-traumatic growth." Drawing primarily on representations of cancer survivorship in the clinical literature, I suggest that cancer is increasingly seen to present a unique opportunity to catalyze the patient's physical and psychological development. In this framework, the patient can no longer be relied upon to transform him or herself: this change must be externally driven, with clinicians taking advantage of the trauma that cancer entails to kick-start the patient into action. Broadening my analysis to the concepts of "trauma" and "development" writ large, I go on to suggest that survivorship discourse seems to partake of a larger and relatively recent meta-narrative about development-both individual and societal--and the positive opportunity that trauma is seen to present to stimulate reconstruction on a grand scale.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →1 modèle sur 3 a qualifié ce travail de métarecherche. Ce travail est contesté : il se situe à la frontière empirique du domaine, et son statut dépend du modèle interrogé. C'est l'un des 51 travaux du dossier des désaccords.
Critical analysis of how the psychosocial oncology literature constructs 'teachable moments' and 'post-traumatic growth' in cancer survivorship; an STS/medical-anthropology study of biomedical knowledge and its concepts, though survivorship itself is also an object.
The article analyzes cancer-survivorship discourse and biopolitics, not research practice.
Biopolitical reading of cancer survivorship discourse; object is patienthood and clinical culture, not research practice.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,039 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».