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Enregistrement W4280553537 · doi:10.1080/17405904.2022.2072920

Recovery rhetoric: a critical discourse analysis of substance use recovery

2022· article· en· W4280553537 sur OpenAlexafffundabout
Sandra McNeil

Notice bibliographique

RevueCritical Discourse Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOppressionSociologyRhetoricBiopowerCritical discourse analysisDiscourse analysisPower (physics)EmpowermentIntersectionalityInterpretation (philosophy)Neoliberalism (international relations)Gender studiesPolitical sciencePoliticsSocial scienceLawIdeologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dominant discourses of recovery permeate substance use research, policy, and practice recommendations around the world, exercising the power to shape the identities of people with substance use issues. Drawing on Foucauldian and intersectionality theories, this study explores power operations embedded in recovery discourses constructing a certain type of recovery for a certain type of subject. A critical discourse analysis using van Leeuwen’s social semiotic approach examines two Canadian federal recovery documents to consider the discursive representation of people with substance use issues, legitimization of recovery, and interpretation of space. Findings suggest that substance use recovery discourses are entwined in a complex web of neoliberal, biomedical, and moral discourses by which stigmatized identities are (co)constructed at micro, mezzo, and macro levels. This study offers a unique and relevant opportunity to complicate the dominant recovery literature by challenging oppression, deconstructing normative identities, and facilitating the empowerment of marginalized populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,352
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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