Toward Epistemic Justice: A Critically Reflexive Examination of ‘Sanism’ and Implications for Knowledge Generation
Notice bibliographique
Résumé
The dominance of medicalized “psy” discourses in the West has marginalized alternative perspectives and analyses of madness, resulting in the under-inclusion (or exclusion) from mainstream discourse of the firsthand experiences and perspectives of those who identify as Mad. We argue that this marginalization of firsthand knowledge(s) demands closer critical scrutiny, particularly through the use of critical reflexivity. This paper draws on Fricker’s concept of epistemic injustice, whereby a person is wronged in his or her capacity as a knower, as a useful framework for interrogating the subjugation of Mad knowledge(s). Also examined is the problem of sanism, a deeply embedded system of discrimination and oppression, as an underlying component of epistemic injustice. Sanism assumes a pathological view of madness, which can be attributed to what Rimke has termed psychocentrism: the notion that pathologies are rooted in the mind and/or body of the individual, rather than the product of social structures, relations, and problems. The paper examines how sanism marginalizes the knowledge(s) of Mad persons and contributes to epistemic injustice, and considers possibilities for advancing social justice using Mad epistemological perspectives
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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 | 0,041 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,166 |
| Communication savante | 0,019 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».