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Enregistrement W4205173139 · doi:10.1080/17450101.2019.1565305

Therapeutic mobilities

2019· article· en· W4205173139 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMobilities · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Healthcare and Medical Tourism
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilitiesSociologyNarrativeTransformative learningPsychologyEpistemologySocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,383 · 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