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Enregistrement W2111904459 · doi:10.1111/nin.12026

The politics of knowledge: implications for understanding and addressing mental health and illness

2013· article· en· W2111904459 sur OpenAlexaff
Emily Jenkins

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsMental illnessExperiential knowledgeMental healthPublic relationsSociologySociology of health and illnessAction (physics)Engineering ethicsHealth carePsychologyPolitical scienceEpistemologyPsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While knowledge represents a valuable commodity, not all forms of knowledge are afforded equal status. The politics of knowledge, which entails the privileging of particular ways of knowing through linkages between the producers of knowledge and other bearers of authority or influence, represents a powerful force driving knowledge development. Within the health research and practice community, biomedical knowledge (i.e. knowledge pertaining to the biological factors influencing health) has been afforded a privileged position, shaping the health research and practice community's view of health, illness and appropriate intervention. The aim of this study is to spark critical reflection and dialogue surrounding the ways in which the politics of knowledge have constrained progress in addressing mental health and illness, one of today's leading public health issues. I argue that the hegemony of biological knowledge represents an ethical issue as it limits the breadth of knowledge available to support practitioners to 'do good' in terms of addressing mental illness. Given the power and influence inherent within the nursing community, I propose that nurses ought to engage in critical reflection and action in an effort to better situate the health research and practice community to effectively address the mental health of populations.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
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 Opus0,490
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,026 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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