Notice bibliographique
Résumé
This article describes one collaborative arts-based research project.Portrait artist Mark Gilbert considers lessons for art and healing from one patient, John, whose cancer and portraiture experiences illuminate features of ethical and aesthetic significance about what it means to witness-to regard another's difficult health and health care experiences.Portraiture in Clinical Settings As an artist-in-residence working with patients and caregivers, I became acutely aware of how relationships and interactions between subjects and me generated the process of making portraits.These relationships and interactions inspired me to further my artsbased research in another project, The Experience of Portraiture in a Clinical Setting (EPICS). 1 EPICS sought to explore artistic interactions and shared experiences of such interactions when I painted portraits of patients from the Head and Neck Cancer Clinic at the University of Nebraska Medical Center.The portrait, John, enables investigation of ethical and aesthetic roles of portraiture in John's experiences of navigating depression and cancer.Something Beneficial From the beginning of the first session, John was demonstrative and spoke a great deal, especially during our breaks.He seemed enthusiastic: "I feel like we are doing something beneficial."Yet, it seemed to take everything he had for him to show up.Often, he felt too depressed to sit for me in the studio.When he did, however, he was frank and open about his experiences.He told me he suffered from depression, which was exacerbated by the isolation he felt following his cancer diagnosis.He lamented that, even with a solid support system of family and caregivers, he often felt extremely alone.He described cancer as "a devious, insidious disease" and the radiation treatment as "a very difficult experience" of having teeth pulled, dry mouth, and "messed up" taste buds.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».