Migrating Metaphors: Why We Should Be Concerned About a ‘War on Mental Illness’ in the Aftermath of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
In the aftermath of the ongoing COVID-19 pandemic, there is a predicted (and emerging) increase in experiences of mental illness. This phenomenon has been described as “the next pandemic”, suggesting that the concepts used to understand and respond to the COVID-19 pandemic are being transferred to conceptualize mental illness. The COVID-19 pandemic was, and continues to be, framed in public media using military metaphors, which can potentially migrate to conceptualizations of mental illness along with pandemic rhetoric. Given that metaphors shape what is considered justifiable action, and how we understand justice, I argue we have a moral responsibility to interrogate who benefits and who is harmed by the language and underlying conceptualizations this rhetoric legitimates. By exploring how military metaphors have been used in the context of COVID-19, I argue that this rhetoric has been used to justify ongoing harm to marginalized groups while further entrenching established systems of power. Given this history, I present what it may look like were military metaphors used to conceptualize a “mental illness pandemic”, what actions this might legitimate and render inconceivable, and who is likely to benefit and be harmed by such rhetorically justified actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».