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Enregistrement W4405412140 · doi:10.1177/10497323241300437

“Play!”: Combatting Pathocentric Epistemic Injustice in Chronic Pain Care

2024· article· en· W4405412140 sur OpenAlexafffund
Michelle Charette

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFeminist Epistemology and Gender Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInjusticePsychologyChronic painSocial psychologyPsychotherapistSociologyMedicineEpistemologyPsychiatryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epistemic injustice is an analytical framework that is used to describe a wrong done to someone in their capacity as a knower. Epistemic injustice is well-documented across the healthcare spectrum, particularly in relation to the patient’s capacity to understand, and thus derive meaning from, the experience of illness. This article contributes to the body of scholarship exploring how to achieve pathocentric epistemic justice by way of ethnographic case study. Findings draw on fieldwork conducted at a small, publicly funded chronic pain clinic. At MB clinic, pain care is delivered in a group setting. Patients and doctor exhibit a playful attitude: they lean into uncertainty, tell jokes, and eschew the concept of mastery. This produces an epistemic environment that departs from the kind critiqued in studies wherein epistemic injustice is present. By way of case study, this article provides support for the broad claim that there is a link between playfulness and epistemic well-being. Therefore, playfulness may be applied as a strategy to combat pathocentric epistemic injustice.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,427
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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