Repression of Obsessive-Compulsive Disorder Through Graphic Narrative in Ian William’s The Bad Doctor (2014)
Notice bibliographique
Résumé
Comics is a sequential art that appeals to a diversified audience, a medium of reflection on culture, society, and history. Graphic literature is a discourse of dynamic interaction of graphics in literature, including literary comics, graphic novels, sequential art, juxtaposed images, and other dimensions of visual and printed images. A Graphic novel is the collaborative medium of the interaction of word and image, visual and verbal imagery to create numerous meanings and multiple interpretations. The term Graphic medicine was coined by Ian Williams who is a doctor, comic artist, and writer; He defined Graphic Medicine as the intersection of the medium of comics and the discourse of healthcare. Graphic medicine analyzes and interprets the medium of comics which serves as an innovative platform for disturbing, risky, and taboo ideas of illness. Ian Williams’s graphic novel The Bad Doctor (2014) is a verbal and visual illustration of Obsessive Compulsive Disorder (OCD). The protagonist Ian a general practitioner tries to cope with his OCD, his obsessions are comically and satirically represented through the artistic medium of graphic narrative and iconography of illness. Graphic Narrative of psychological illness like OCD by the sufferer of the illness gives a whole new perspective on the experience of psychological illness. Graphic narrative and iconographic representation of illness break down the traditional stereotypes of illness and give voice to the muted patient whose stories are unheard.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».