Notice bibliographique
Résumé
This Special Issue expands mobilities research through the idea of therapeutic mobilities, which consist of multiple movements of health-related things and beings, including, though not limited to, nurses, doctors, patients, narratives, information, gifts and pharmaceuticals. The therapeutic emerges from the encounters of mobile human and non-human, animate and inanimate subjects with places and environments and the individual components they are made of. We argue that an interaction of mobilities and health research offers essential benefits: First, it contributes to knowledge production in a field of tremendous social relevance, i.e. transnational health care. Second, it encourages researchers to think about and through functionally limited, ill, injured, mentally disturbed, unwell and hurting bodies. Third, it engages with the transformative character of mobilities at various scales. And fourth, it brings together different kinds of mobilities. The papers in this Special Issue contribute to three themes key for the therapeutic in mobilities: a) transformations (and stabilizations) of selves, bodies and positionalities, b) uneven im/mobilities and therapeutic inequalities and c) multiple and contingent im/mobilities. Therapeutic mobilities comprise practices and processes that are multi-layered and mutable; sometimes bizarre, sometimes ironic, often drastically uneven; sometimes brutal, sometimes beautiful – and sometimes all of this at the same time.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,008 |
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 ».