Sanism, ‘Mental Health’, and Social Work/Education: A Review and Call to Action
Notice bibliographique
Résumé
Sanism is a devastating form of oppression, often leading to negative stereotyping or arguments that individuals with ‘mental health’ histories are not fit to study social work. However, the term sanism is rarely used, understood, or interrogated in the social work academy, even in anti-oppressive spaces. Indeed, social work has been so loyal to the medical model that sanist aggressions, such as pathologizing, labelling, exclusion, and dismissal have become a ‘normal’ part of professional practice and education. We query the moral integrity of a profession that at its foundational core could play a role in such a discriminatory tactic as sanism. We wonder what the effect of this has been on social work and its education. We ask, who has been excluded, what has been silenced or denied because of the privileging of medical conceptualizations of madness, and how can we work toward anti-sanist social work today? In this paper we provide an overview of sanism. We offer a more critical review of the literature on ‘mental health’ and social work. We report on our anti-sanist participatory pilot research, and aligned with current Canadian rights work, we call for action with respect to how social workers theorize, research, and respond to madness now.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».