The Interface of Mad Studies and Indigenous Ways of Knowing: Innovation, Co-Creation, and Decolonization
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the interface between Mad Studies and Indigenous ways of knowing, and argues that the dialogical expanse that exists between these two fields could be a site for innovation, co-creation, and decolonization. Mad Studies is a radical approach to studying the ways we organize and respond to mental health experiences. The field questions and unsettles biomedical understandings of mental illness, and frames psychiatric experiences as diverse forms of human emotional or spiritual expression. Indigenous perspectives on disability describe mental health using a holistic, wellness-based lens, with many scholars highlighting the link to colonial violence and oppression. The interface of Mad Studies and Indigenous ways of knowing could provide a unique platform for gaining a broader understanding of Indigenous mental health while resisting Western, psy explanations of emotional distress. Different interpretations and understandings can be discussed and debated, and through ethical spaces (Ermine, 2007) new understandings or ideas may emerge. These, in turn, may help decolonize some of the dominant biomedical biases that underpin many contemporary psychiatric treatment approaches.Social workers have a particularly important role to play in these conversations. Our professional commitment to anti-oppression and social justice implores us to take an active role in these debates. Through our workplaces we can problematize dominant discourses from within dominant systems, and make our contribution to decolonization.
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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 | 0,033 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,140 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».