The Search for Legitimacy and the “Expertization” of the Lay Person
Notice bibliographique
Résumé
Some "diseases" appear to be recognized first by sufferers. At times these diseases may be disclaimed by medical doctors and elusive to scientific categorization and description. In these cases sufferers may organize themselves together in support groups and lobby for money to finance the discovery of diagnostic markers that would legitimate and medicalize the constellation of symptoms that they experience. Chronic fatigue syndrome is such a disease; and it is characterized by varied and changing symptomatology. Its diagnostic markers are in the process of being refined. Presently, its diagnosis primarily originates in reports of subjective experience of extreme fatigue. Often-times people diagnose themselves after attending a support group and find a doctor through a support group network who believes in the disease. Sometimes, people then return to their own family doctors with information and try to teach their doctors about what they believe to be the nature of their disease, its prognosis and treatment. Through such paths as described in the paper, patients become "experts": they may often know more about the illness than doctors and non-suffering others. This paper moves beyond the experience of chronic illness to describe the processes through which people seek confirmation and legitimation for the way that they feel and in a sense become the "experts."
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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 | 0,051 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,107 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».