Embodiment, Autoethnography, Performance Poetry: Living with Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
This presentation offers neurodivergence embodied, autoethnography, and performance poetry. The confluence of acquiring severe traumatic brain injury combined with exposure to concepts and paradigms while pursuing a graduate degree in Disability Studies, catalyzed emergence and triggered development of my disabled identity. The brain damage acquired causes issues of decoding/deciphering/processing, which in turn triggers and/or produces episodes of temporal dissonance. When these shifts in timing occur, they have tremendous impact on rational thought processes and emotional stability. The salient aspects of my new life – emotional sensitivity and volatility – may on the surface seem detrimental and undesirable; however, I celebrate these qualities as they greatly enhance my identification with and empathy for others, which in turn drive my artistic, social, cultural, political expression, quest for community and belonging. While temporal dissonance is unlikely to occur during this planned short presentation, I will relate and provide the audience with windows on largely hidden and little understood forms of impairment. Note: To hear recitation of some of these poems, check out fellow VIBE presenter Cheryl Green’s podcast: http://whoamitostopit.com/pigeonhole-podcast-17-autoethnographic-poetry/ The original presentation at VIBE was accompanied by music from Miles Davis and Marcus Miller’s 1987 album Music from Siesta. Readers are encouraged to listen to this album via their music platform of choice while reading the following poetry. Youtube link to the album: https://www.youtube.com/watch?v=ZuvtNL_jyeQ
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».