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Enregistrement W4404140844 · doi:10.1111/nin.12682

On Skin, Monsters and Boundaries: What <i>The Silence of the Lambs</i> can Teach Nurses About Abjection

2024· article· en· W4404140844 sur OpenAlexaff
Jim A. Johansson, Dave Holmes

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHistorical Psychiatry and Medical Practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilencePsychologyPsychoanalysisArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 1991 film The Silence of the Lambs tracks the fictional pursuit of an American serial killer by a Federal Bureau of Investigation trainee, via the assistance of another incarcerated serial killer. It features psychologically disturbing themes, such as corpses, the mutilation of skin and monstrous persons. Incidentally, these are all themes regularly encountered by nurses in their day-to-day practices, including forensic mental health nurses. Despite regular encounters with these themes and phenomena, nurses continue to find them disturbing and troubling, but, at the same time, clinically fascinating. This paper will mobilize Kristeva's poststructuralist, psychoanalytic concept of abjection to relate the encounters in The Silence of the Lambs to those of nurses, to reconceptualize feelings of both disgust and fascination and to consider how vulnerability may benefit nursing practice. Of particular relevance are the breakdown of skin encountered in nursing practice, encounters with corpses and work with forensic patients considered monstrous. The film provides opportunity for nurses to conceptualize abjection in their own practice and to consider how a reconceptualization of boundaries and vulnerability may prove productive.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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