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Enregistrement W3216557649 · doi:10.1111/nin.12480

Abjection and the weaponization of bodily excretions in forensic psychiatry settings: A poststructural reflection

2021· review· en· W3216557649 sur OpenAlexaff
Jim A. Johansson, Dave Holmes

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflection (computer programming)Forensic psychiatryPsychologyForensic sciencePsychiatryPsychoanalysisPsychotherapistMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nurses working in forensic psychiatric settings face unique challenges in practice, where they take on a dual role of custody and caring. Patient resistance is widespread within these restrictive settings and can take many forms. Perhaps the most disturbing form of resistance entails a patient's weaponization of their bodily fluids, with nurses as their target. The tendency in assigning motive for this act is to relegate to the psychopathology of the patient. This paper will adopt a poststructuralist perspective to reexamine this phenomenon as an act of resistance through the lens of Kristeva's concept of abjection. Patients confined in these settings have little sense of control, and in resistance may resort to the only thing available: their bodily fluids. By weaponizing the abject, patients actively violate and permeate the physical and psychological boundaries of nurses-the very boundaries considered crucial to safe and professional forensic psychiatric nursing practice. By recognizing this phenomenon as an act of resistance to confinement and loss of control, nurses may reorient their approach to care in forensic psychiatric settings.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,301 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
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Résumé présentoui

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