Tricksterdom in narratives of young adult cancer: Performances of uncertainty, subversion, and possibility.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: As people with cancer attempt the difficult task of giving voice to life with illness, they often turn to mythic figures and stories (e.g., when people talk about battling cancer or embarking on a journey toward recovery). Little attention has been paid to the mythic figure of the trickster, recently identified by Arthur Frank (2009) as a prominent trope in some narrative accounts of illness. We investigated the prevalence of 3 tricksterly themes expressed within young adults' stories of cancer: destabilizing social or cosmic order (uncertainty), challenging dominant expectations for human life (subversion), and exploring alternative ways of viewing the world (possibility). METHOD: We recruited 21 young adults with cancer from across Canada and conducted semistructured interviews. We then analyzed their stories using some elements of thematic, structural, and dialogical/performative narrative analysis-drawing attention to what was told and how/to whom were they told (Crossley, 2000; Frank, 2012; Riessman, 2008). RESULTS: We describe each of the 3 themes in turn (i.e., uncertainty, subversion, and possibility) using excerpts from 6 interview transcripts, and show how they meaningfully converge into an interpretive framework of tricksterdom. CONCLUSION: We conclude that the 3 themes of uncertainty, subversion, and possibility seem to come together as tricksterly performances, disrupting audiences' expectations of more typical forms of cancer narratives and calling attention to less familiar, structured, and "tellable" ways of narrating illness.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».