(Re)thinking the dynamics between healthcare and place: therapeutic geographies in treatment and care practices
Notice bibliographique
Résumé
Although the concept of therapeutic landscapes has assisted health geographers to explore the intimate connections between well‐being and place, arguably, after a decade of applications, the common interpretations and assumptions of commentators should be reviewed. Based on theoretical insights from psychoanalytic geographies and geographies of nursing, this paper makes two observations. First, that landscape has been almost exclusively interpreted in a physical sense with co‐presence being a necessary condition. In turn, this assumption has led to the neglect of non‐physical (imagined) places. Second, that therapeutic effects have been interpreted as experiences attained outside of clinical practices. Hence, healthcare workers and their direct treatments and care have also been neglected. To explore these omissions together, an interview survey of complementary therapists investigates the many ways in which imagined places are constructed and manipulated in therapy sessions. Arguably, beyond this example, extending the therapeutic landscape concept to both physical and non‐physical features of treatments could provide fresh insights into the dynamics between healthcare and place. In disciplinary terms, the benefits are twofold. Whilst it could help develop a critical tradition in health geography, perhaps ironically, it could also provide a stronger disciplinary connection between qualitative health geography, various forms of medicine and their research traditions.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,068 |
| Communication savante | 0,014 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».