Notice bibliographique
Résumé
This research is a culmination of my experience with Madness and its presence in the world. I question what it means to experience mental health ‘trouble’ in a world that seeks to live under the guise of normalcy. Trouble, as I can most clearly navigate it, happens when something steps outside of the boundaries of normalcy. When life is experienced by an individual as something outside of social convention, the individual becomes ‘marked’ with difference based on a shared perspective of what is correct. My doctoral research therefore examines this phenomenon to understand how one lives a ‘spoiled identity’ in a world that seems to be in defiance of it. I carry out a narrative analysis of textual data to question the unquestioned and ubiquitous presence of mental health narratives within contemporary Western culture. I have not lived in poverty but I take up its narrative in connection to Madness as an intrinsic precursor to something amiss in our society. In addressing these social inequalities, I utilize key conceptual tools such as stigma/spoiled identity, narrative prosthesis, and the interplay between ‘I’ and ‘We’ narratives. As an Interpretive Sociologist, I use the lenses of ethnomethodology and phenomenology to engage in this discussion. The data collected explores and combines the individual and social experience, with Madness and poverty being the phenomena that depict this understanding. My data comes from present- day Toronto newspapers and mental healthcare programming information packages collected from four research sites in Toronto. I utilize newspapers as an object of my research because of their powerful role in narrating public and dominant views. I couple these narratives with an analysis of mental healthcare programming information packages to see where these dominant views appear within society-at-large.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».