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Enregistrement W3087169438 · doi:10.25071/2563-3694.14

Mad Insight

2020· article· en· W3087169438 sur OpenAlexaffvenue
Renee Dumaresque

Notice bibliographique

RevueNew Sociology Journal of Critical Praxis · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHistorical Psychiatry and Medical Practices
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHysteriaPsychicPsychologyMetaphorPsychoanalysisPoetryReading (process)Resistance (ecology)LiteratureArtPhilosophyMedicineLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This poem is informed by the relationships between gender, race, chronic pain, hysteria, and the role of dominant discourses in shaping interpretations of bodily and psychic pain. Drawing on my lived experience as a non-binary person with chronic vulvar pain, or vulvodynia, I challenge the psychiatrization of chronic pain and propose hysteria as a potential state of resistance and refusal (Dumaresque, 2019). I weave fog throughout this poem as a metaphor that captures pain, madness, and perception. Fog symbolizes disruption and disorientation; yet, fog also gestures to the potentiality of being displaced from normative insight (Bruce, 2017). I engage William Connolly’s (2010) reading of perception as formed through discipline to think through the silent but subversive waves of knowledge and power that carve the lenses through which we story ourselves and others (Erickson, 2016). As Thomas King (2003) writes, “the truth about stories is that’s all we are” (p. 32). This poem is situated in a reading of madness and hysteria as sites of affective protest (Dumaresque, 2019). I ask, what can be resourced from our becoming un-hinged? This poem contributes to mad knowledge that is intersectional and in-service to disrupting medical and psychiatric violence, whiteness, hetero/cis-governance, and “compulsory able-bodymindedness” (Sheppard, 2018, p. 59).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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