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Enregistrement W2991192735 · doi:10.15353/cjds.v8i5.568

Our Madness is Invisible: Notes on Being Privileged (Non)Disabled Researchers

2019· article· en· W2991192735 sur OpenAlexaffvenue
Matthew S. Johnston, Matthew D. Sanscartier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivilege (computing)Identity (music)NegotiationEmancipationAutoethnographySociologyDisability studiesConstitutionAbleismMental healthGender studiesPsychologyPolitical scienceLawAestheticsSocial sciencePoliticsPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This autoethnographic piece traces how two researchers continually negotiate their privileges, successes, insecurities, challenges, and (non)disabled identities in the neoliberal academy. We interrogate the co-constitution of identity of (1) a mentally disabled researcher and graduate student who researches madness in the midst of dealing with his own struggles maintaining a professional identity and repairing a fractured self; (2) a non-disabled doctoral student who has found academic success, but has had his life stalled multiple times by significant mental health challenges. We propose the concept of the privileged (non)disabled self to capture how researchers become entangled in permanent or temporal disabilities while simultaneously negotiating their accomplishments. We encourage researchers not to sideline their reflections on privilege and disability as irrelevant, but continually examine their identities in order to reveal potential avenues for emancipation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,465
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,045 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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