Embracing Metaphor in Pain Medicine. Forthcoming in the Routledge Handbook of Medicine and Poetry edited by Alan Bleakley and Shane Neilson.
Notice bibliographique
Résumé
There is a widespread assumption that medicine should be objective, using standardized terminology and plain speech to relay raw facts about disease and health (Bleakley 2017). Within this paradigm, figurative language, such as metaphor, is viewed as unnecessary and to be avoided. Yet, the blind spot of this view is that medicine, science, and human languages are built on a foundation of metaphor (Lakoff and Johnson 1980, Bleakley 2017). In this chapter, we focus on the use of metaphor in clinical practice, specifically pain management. Drawing from our own and others’ theoretical and empirical work, we argue that metaphor is essential, unavoidable, and potentially quite helpful. Rather than attempting to sanitize clinical practice by suppressing metaphor use, there is a need to intentionally and carefully co-construct metaphors with people living with pain to facilitate mutual understandings and enhance health-related outcomes (Neilson 2016, Bleakley 2017, Stilwell et al. 2021). Overall, this chapter represents a call to embrace metaphor in medicine to improve communication about the idiosyncratic complexities of pain, and to avoid overly simplistic messages that may do more harm than good.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,009 |
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 ».