Advocacy through storytelling: challenging eating disorders and eating disorders stigma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although eating disorders (EDs) are among the most stigmatised mental illnesses, a number of individuals break past this stigma and engage in ED advocacy by sharing their recovery stories. Little is known, however, about the role of such advocacy in their healing journeys. METHODS: To bridge this gap, the authors examined the role of autobiographical oral storytelling in the ED recovery of adult advocates. Autobiographical oral history interviews were carried out with adult advocates (n = 16) recovering from EDs. The data were analysed using a mixture of actantial and thematic analyses. Authors also used activity theory to categorise how storytelling was translated into concrete social actions. Results were then interpreted through frameworks of embodiment and the intersectionality of identity. RESULTS: Advocates chose to share their ED stories as a way to embody resilience and make meaning from their ED experiences. Beyond personal gains, the social benefits of sharing their stories included raising hope and openness to converse further with audiences, advocating for greater ED resources (e.g., ED literacy among school staff), and offering new training initiatives for healthcare professionals. The ties between storytelling and the unique aspects of one's identity are also discussed. CONCLUSIONS: Engaging in advocacy through storytelling can positively affect both the advocates and the audiences with whom they connect. Future studies, informed by feminist biopsychosocial frameworks, can examine storytelling as a therapeutic intervention. Such frameworks serve as alternatives to biomedical models of EDs and mental illnesses. They also emphasise the need for broader changes that destabilise oppressive body cultures and display how storytelling can help mobilise change.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».