Out of Place, Out of Mind: Min(d)ing Race in Mad Studies Through a Metaphor of Spatiality
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the racial politics of Mad Studies in Canada through a metaphor of spatiality, underscoring the urgency of an antiracist Mad Studies paradigm. Drawing on critical race scholarship which situates “madness” as reliant on and informed by white supremacist and colonial logics of rationality and reason (Bruce 2017), I foreground claims made by critical race scholars of racialized madness as contingent on and informed by histories of slavery, genocide, and everyday realities of racism and racial violence which an anti-racist Mad Studies project must contend with. By locating the racialization of Mad Studies within a metaphor of spatiality, I heuristically problematize the “space” available for racialized subjects to re/claim madness within contemporary Mad Studies paradigms. I conclude that in failing to rigorously unpack the relations of race which undergird understandings of madness, and to challenge the presence of white supremacy in the Mad Studies discipline, scholars potentially perpetuate a colonial project of “othering” and consequentially maintain the systems of psychiatric violence they seek to undo. Centralizing race in Mad Studies exposes the workings of white supremacy in logics of violence against Mad people more broadly and is thus necessary to an anti-racist and anti- oppressive Mad Studies project.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,071 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».