Painful metaphors: enactivism and art in qualitative research
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Notice bibliographique
Résumé
Enactivism is an emerging theory for sense-making (cognition) with increasing applications to research and medicine. Enactivists reject the idea that sense-making is simply in the head or can be reduced to neural processes. Instead, enactivists argue that cognisers (people) are embodied and action-oriented, and that sense-making emerges from relational processes distributed across the brain-body-environment. We start this paper with an overview of a recently proposed enactive approach to pain. With rich theoretical and empirical roots in phenomenology and cognitive science, conceptualising pain as an enactive process is appealing as it overcomes the problematic dualist and reductionist nature of current pain theories and healthcare practices. Second, we discuss metaphor in the context of pain and enactivism, including a pain-related metaphor classification system. Third, we present and discuss five paintings created alongside an enactive study of clinical communication and the co-construction of pain-related meanings. Each painting represents pain-related metaphors delivered by clinicians during audio-recorded clinical appointments or discussed by clinicians and patients during interviews. We classify these metaphors, connecting them to enactive theory and relevant literature. The art, metaphors and associated narratives draw attention to the intertwined nature of language, meaning and pain. Of clinical relevance to primary and allied healthcare, we explore how clinicians’ taken-for-granted pain-related metaphors can act as scaffolding for patients’ pain and agency, for better or worse. We visually depict and give examples of clinical situations where metaphors became enactive, in that they were clinically reinforced and embodied through assessment and treatment. We conclude with research and clinical considerations, suggesting that enactive metaphor is a widely overlooked learning mechanism that clinicians could consider employing and intentionally shape.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 découle