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Enregistrement W4367180323 · doi:10.17157/mat.10.1.7035

Turning Cancer into Medicine: Storying Healing through Imagery

2023· article· en· W4367180323 sur OpenAlexaff
Cathy Fournier

Notice bibliographique

RevueMedicine Anthropology Theory · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousContext (archaeology)EthnographyMeaning (existential)AestheticsVisual artsHistorySociologyPsychologyArtMedicineAnthropologyPsychotherapistEcologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Photo Essay explores my experience with cancer and healing using Indigenous traditional medicines. I use Photo First Voice, a form of auto-ethnography, to story my ‘living’ experience with cancer, which includes getting in touch with and honouring my Indigenous roots (Algonquin/French) attending healing ceremonies, and becoming an Oshkaabewis (a healer’s helper) myself. I integrate photographic images into this essay to illustrate my experiences and to enhance the meaning of the words I have committed to these pages. Each image represents a different aspect or level of knowledge and healing. These images and text are followed by a discussion in which I weave fragments of experience together to narrate a living (inter)relationship with the earth, towards a more balanced whole. Indigenous medicines set in motion major changes in my life, which are fundamental to my ongoing healing. In this context, the term ‘medicine’ refers to Indigenous knowledges that contribute to healing, healing ceremonies, teachings, and plant medicines (mainly Ojibwe).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes 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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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