‘What she says she needs doesn’t make a lot of sense’: seeing and knowing in a field study of home‐care case management
Notice bibliographique
Résumé
Foucault's preoccupation with the visual, specifically his positing of a sort of 'positive unconscious of vision', offers an entry point for examining data generated through a field study of home-care case management practice. In Foucault's work, our attention is directed not so much to what is seen but to what can be seen and to the effects of practices of knowledge and power in constituting these particular realities. Knowledge emerges as a matter of what it is possible for knowers, for nurses, to see and to say, as well as the conditions that constitute these specific possibilities for seeing and saying in a given context. Given the significance of practices of seeing in case management - seeing clients, seeing situations - examining how possibilities for understanding are constituted through ways of seeing helps us to 'see' the limits of currently possible practice. In the case examined in this paper, these limits constitute a gap between what a client may actually need and what it is possible, in the context of current practice, to provide. To change practice it seems important, if only as a first step, to recognize the constraints of thought in what we see.
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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 | 0,049 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,067 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».