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Enregistrement W3033748418 · doi:10.1016/j.socscimed.2020.113097

The knife's edge: Masculinities and precarity in East Africa

2020· article· en· W3033748418 sur OpenAlexafffund
Danya Fast, David Bukusi, Eileen Moyer

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNational Commission for Science, Technology and InnovationTanzania Commission for Science and TechnologyMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPrecaritySociologyGender studiesPoliticsEmbodied cognitionPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our field sites and clinical practice in East Africa, we regularly encounter men who have become overwhelmed by "thinking too many thoughts" and "gone crazy from confusion," brought about by the problems of life created by deepening social, economic and political precarity. Across diverse settings, many African men continue to be enmeshed in social and material obligations and expectations that position them as economic consumers and providers for those they care for and love. When these gendered obligations, expectations and fantasies are left unfulfilled, this sense of failure can be embodied to produce particular kinds of health effects. Namely, men may become plagued by troublesome and confusing thoughts, leading them in some cases to "give up on" (as our research subjects put it) pursuing work and education, to become immersed in problematic drug and alcohol use, and even to take their own lives. While these afflictions can be glossed using the language of depression, anxiety, addiction and suicide, such medicalizing frames may obscure more nuanced social, structural and affective diagnoses of what is happening to men across Africa and globally. Anthropology provides us with alternative frames through which to understand how psychological wounds are made-and healed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,254 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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