Body–drug assemblages: theorizing the experience of side effects in the context of <scp>HIV</scp> treatment
Notice bibliographique
Résumé
Each of the antiretroviral drugs that are currently used to stop the progression of HIV infection causes its own specific side effects. Despite the expansion, multiplication, and simplification of treatment options over the past decade, side effects continue to affect people living with HIV. Yet, we see a clear disconnect between the way side effects are normalized, routinized, and framed in clinical practice and the way they are experienced by people living with HIV. This paper builds on the premise that new approaches are needed to understand side effects in a manner that is more reflective of the subjective accounts of people living with HIV. Drawing on the work of Deleuze and Guattari, it offers an original application of the theory of 'assemblage'. This theory offers a new way of theorizing side effects, and ultimately the relationship between the body and antiretroviral drugs (as technologies). Combining theory with examples derived from empirical data, we examine the multiple ways in which the body connects not only to the drugs but also to people, things, and systems. Our objective is to illustrate how this theory dares us to think differently about side effects and allows us to originally (re)think the experience of taking antiretroviral drugs.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,070 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».