Cripping the pain scale: literary and biomedical narratives of pain assessment
Notice bibliographique
Résumé
Establishing first a brief history of methods attempting to quantify pain before my close reading, I read both Biss' and Huber's accounts as performative explorations of the limitations of using linear pain scales for pain which is recursive and enduring. Considering both texts as cripistemologies of chronic pain, my literary analysis attends to their criticism of the pain scale, including its implicit reliance on imagination and memory, and how its unidimensionality and synchronic focus prove inadequate for lasting pain. For Biss, this surfaces as a quiet critique of numbers and a disturbance of their fixity, while Huber's criticism employs the motif of pain's legibility across multiple bodies to spell out alternative meanings of chronic pain.Crucially, this article proposes a crip and embodied approach for reading and responding to accounts of chronic pain's measurement, including Biss' and Huber's literary accounts, and the biomedical account of pains scales which this article reads alongside them. The article's analysis draws on my personal experience of chronic pain, neurodivergence and disability to demonstrate the generativity of an embodied approach to literary analysis. Rather than bowing to the impulse to impose false coherence on my reading of Biss and Huber, my article foregrounds the impact of the re-reading, misreading, cognitive dissonance and breaks necessitated by chronic pain and processing delays on this analysis. In bringing an ostensibly crip methodology to bear on readings of chronic pain, I hope to invigorate discussions on reading, writing and knowing chronic pain in the critical medical humanities.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».