Embodied Ways of Storying the Self: A Systematic Review of Body-Mapping
Notice bibliographique
Résumé
The first recorded instance of whole-body-mapping for research purposes is a comparison of women's identity and the concept of the reproductive system in rural Jamaica and the UK. It was later developed in a structured workshop process in South Africa to give voice to the experiences of HIV positive individuals, decrease stigma, and advocate for provision of anti-retroviral medication. Whole-body mapping involves tracing around a person's body to create a life-sized outline, which is filled in during a creative and reflective process, producing an image representing multiple aspects of their embodied experience. Body-mapping holds promise as a qualitative, participatory research method to produce and disseminate knowledge. However, it is unclear how it is being used, by whom, and in what context. This article presents the findings of a systematic review of body-mapping in the published literature. The review identifies various implementations of body-mapping in research, therapeutic, and educational contexts. The degree of emphasis on social justice, knowledge translation, research, and therapeutic benefit varies a great deal, as does the intent and use of body-mapping. While body-mapping holds promise, more empirical investigation would be valuable in determining its characteristics in research, clinical, educative and political spheres. URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs1602225
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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 | 0,033 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».