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Enregistrement W2960117606

Living A Mad Politics: Affirming Mad Onto-Ethico-Epistemologies Through Resonance, Resistance, and Relational Redress of Epistemic-Affective Harm

2019· dissertation· en· W2960117606 sur OpenAlexfundno aff
Alise de Bie

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Mental Health AssociationHaverford CollegeUniversity of TorontoUniversity of OxfordMcMaster University
Mots-clésRedressHarmResistance (ecology)PoliticsSociologyEpistemologyPsychologyGender studiesPolitical scienceSocial psychologyPhilosophyLawEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on the theoretical influences of Mad and Disability Studies; philosophical conceptualizations of epistemic injustice (Fricker, 2007), ethical loneliness (Stauffer, 2015), and psycho-emotional disablism (Reeve, 2012; Thomas, 1999; 2007); disability/service user/feminist ethics; a decade of Mad Movement community organizing; as well as autobiographical illustrations and empirical data from two collaborative research projects, this thesis describes my efforts to live a Mad politics in the community, academy, and social work education. Central to this politics, and to the overall contribution of the thesis, is its focus on (1) the recognition and redress of affective-epistemic harms that are often ignored by legislative/social welfare approaches to in/justice; and (2) the generation and refinement of Mad knowledge/ways of knowing that respond to our own priorities as Mad people, rather than those of mental health systems. It contributes to these areas of Mad Studies theory in several ways: First, by recognizing and politicizing the often ignored affective-epistemic effects of abandonment and neglect Mad people experience from society, including loneliness, anger, resentment, distrust, low expectations of others and lack of confidence. Second, by seeking new conceptualizations (such as epistemic loneliness) and contributing to existing ones (like expectations of just treatment, psycho-emotional disablism) in order to more adequately interpret and attest to these harms and call for their redress. Third, by affirming emergent Mad moral and epistemological frameworks, especially those that manifest in the aftermath of harm and account for ontologies of knowing. Fourth, by developing Survivor/Service User Research approaches to analysis (listening for resonance, everyday forms of service user resistance, and ‘quiet’ data) that value affective engagements with data and perceive and respond to Mad onto-ethico-epistemologies in and on their own terms. Ultimately, this work calls for greater relational justice, and an expansion of what we owe each other.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0160,106
Communication savante0,0200,017
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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