Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we explore the relevance of graphic novels to understanding and responding to the complex nature of traumatic experiences. We argue that graphic narratives of trauma, which combine visual images and written text, significantly differ from biomedical and legal accounts by presenting the nuances of traumatic experiences that escape the conventions of written testimony. Building on the literature that integrates social justice concerns with visual methods and graphic medicine, we contend that graphic narratives effectively convey the complexities of traumatic experiences, including embodied experiences that are not always apparent, intelligible, or representable in written form, leading to greater social recognition of the dynamics and consequences of trauma. To illustrate this claim, we analyze Una’s Becoming Unbecoming (2015), a graphic novel that explores themes relating to trauma and social justice. Una relies on the graphic medium to explore the interconnections between personal and collective experiences of gender-based violence, and to show how physical embodied experience is central to her own experience of trauma. Graphic narratives like Becoming Unbecoming also offer a space for addressing the emotional, physical and financial costs of survivorship that usually are not available in legal written testimonies, potentially leading to better justice outcomes for trauma survivors in terms of social intelligibility and recognition, and access to social resources for healing.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,031 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».