Complicating Theory through Practice: Affirming the Right to Die for Suicidal People
Notice bibliographique
Résumé
Currently, suicidality is inadequately engaged with in suicide prevention methods. The key focus is on preventing people from dying, rather than validating suicidal ideation as a legitimate experience. As Alexandre Baril (2017; 2018; 2002) argues, in this refusal to validate suicidality, suicidal people are subjected to suicidism – a term Baril coined to describe the oppression suicidal people face which silences them and views their desire to die as illegitimate. Baril (2017) argues for a harm reduction approach to suicide which not only recognizes the validity of suicidality, but also supports suicidal people should they choose to die. In this paper, I seek to highlight Baril’s argument on affirming the choices of suicidal people through an engagement with three of his ideas: epistemic violence, biopower, and the injunction to happiness. While I agree with Baril’s harm reduction approach to suicide, I also contend that his argument becomes more complex when shifting from theory to practice. Therefore, alongside Baril’s work, I highlight the work of Kai Cheng Thom, who recognizes that failing to fight for suicidal people is equally as ableist as failing to listen to them.
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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 | 0,050 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,114 |
| Communication savante | 0,019 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».