Notice bibliographique
Résumé
It has been said that a picture says a thousand words, that art should speak for itself. Within the social sciences, there is recognition that images are not merely illustrations, but “texts” that can be read, studied and interpreted in different ways: they are visual narratives. When we look at a work of art, we respond with our own thoughts, feelings and ideas about what it communicates. When we look at a portrait specifically, we are not just looking at a picture of an individual, we are looking at a picture of someone being looked at. It is a visual record of an interaction, as much as a likeness of the person. The artist-sitter relationship has much in common with the doctor patient relationship involving trust, attention, and an openness to ambiguity and creativity. As clinicians that are tired and feeling overwhelmed, we may objectify patients. Engaging with art can help hone our skills to consistently see the whole person. It provides freedom to sit with ambiguity and maintain curiosity and can help us become more flexible in our thinking, to hold multiple possibilities in mind at the same time. Viewing art in a group provides opportunities to understand and appreciate others’ perspectives. Drawing on multiple portraiture projects related to pediatric epilepsy, youth mental health and dementia, this presentation will provide constructive ways in which portraiture can be used to foster humanistic, patient centred care, and to understand the power of distributed cognition.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».