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Enregistrement W2580225835 · doi:10.1177/1363459316688519

Objecting: Multiplicity and the practice of physiotherapy

2017· article· en· W2580225835 sur OpenAlexaff
Jenny Setchell, David Nicholls, Barbara E. Gibson

Notice bibliographique

RevueHealth An Interdisciplinary Journal for the Social Study of Health Illness and Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAuckland University of Technology, New Zealand
Mots-clésRehabilitationMultiplicity (mathematics)Health careConstruct (python library)Physical therapyObject (grammar)PsychologyMedicineNursingSociologyPhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing from Annemarie Mol's conceptulisation of multiplicity, we explore how health care practices enact their object(s), using physiotherapy as our example. Our concern is particularly to mobilise ways of practicing or doing physiotherapy that are largely under-theorised, unexamined or marginalised. This approach explores those actions that reside in the interstitial spaces around, beneath and beyond the limits of established practices. Using Mol's understanding of multiplicity as a theoretical and methodological driver, we argue that physiotherapy in practice often subverts the ubiquitous reductive discourses of biomedicine. Physiotherapy thus enacts multiple objects that it then works to suppress. We argue that highlighting multiplicities opens up physiotherapy as a space which can broaden the objects of practice and resist the kinds of closure that have become emblematic of contemporary physiotherapy practice. Using an exemplar from a rehabilitation setting, we explore how physiotherapists construct their object(s) and consider how multiplicity informs an otherwise physiotherapy that has broader implications for health care and rehabilitation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0200,142
Communication savante0,0210,024
Science ouverte0,0020,024
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,200
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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