Notice bibliographique
Résumé
Unfitting Stories: Narrative Approaches to Disease, Disability, and Trauma illustrates how stories about ill health and suffering have been produced and received from a variety of perspectives. Bringing together the work of Canadian researchers, health professionals, and people with lived experiences of disease, disability, or trauma, it addresses central issues about authority in medical and personal narratives and the value of cross- or interdisciplinary research in understanding such experiences. The book considers the aesthetic dimensions of health-related stories with literary readings that look at how personal accounts of disease, disability, and trauma are crafted by writers and filmmakers into published works. Topics range from psychiatric hospitalization and aestheticizing cancer, to father-daughter incest in film. The collection also deals with the therapeutic or transformative effect of stories with essays about men, sport, and spinal cord injury; narrative teaching at L’Arche (a faith-based network of communities inclusive of people with developmental disabilities); and the construction of a “schizophrenic” identity. A final section examines the polemical functions of narrative, directing attention to the professional and political contexts within which stories are constructed and exchanged. Topics include ableist limits on self-narration; drug addiction and the disease model; and narratives of trauma and Aboriginal post-secondary students. Unfitting Stories is essential reading for researchers using narrative methods or materials, for teachers, students, and professionals working in the field of health services, and for concerned consumers of the health care system. It deals with practical problems relevant to policy-makers as well as theoretical issues of interest to specialists in bioethics, gender analysis, and narrative theory. Read the chapter “Social Trauma and Serial Autobiography: Healing and Beyond” by Bina Freiwald on the Concordia University Library Spectrum Research Repository website.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».