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Enregistrement W4411128298 · doi:10.18061/dsq.v44i3.8256

Towards a Crip-Ethics: Explorations of Embodied and Embedded Digital Storytelling

2025· article· en· W4411128298 sur OpenAlexaboutno aff
Nadine Changfoot, Carla Rice, Evadne Kelly, Luka Stojanovic

Notice bibliographique

RevueDisability Studies Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionStorytellingDigital storytellingSociologyArtComputer scienceNarrativeArtificial intelligenceLiteraturePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Re•Vision, an assemblage of multimedia story- and arts-based research projects, works creatively and collaboratively to advance social well-being and justice. Drawing from videos made by Canadian healthcare providers in disability-led workshops, we investigate the potential of disability arts to disrupt dominant conceptions of personhood that cast disabled embodiments as inherently vulnerable and dependent against the striving-for-autonomous, invulnerable embodiments of providers, and in so doing, to transform understandings of bodymind difference in healthcare discourses and dynamics. We analyze these videos along three themes: in/vulnerability, compassionate transgressions, and embodied entanglements both fluid and volatile. In exploring ideas of bodymind difference, healthcare providers call into question the normative invulnerable subject that underpins professional standards, revealing its limits in practice, and the importance of their own embodied and embedded experiences as sources of ethical insight. Video themes surface a "crip-ethics" grounded in processual (process-attuned) dimensions of encounters with and across embodied differences. Premised on an affirmative notion of difference, we argue that processual crip-ethics "crips" autonomy by opening to the human-nonhuman relational ensembles that scaffold disabled people's agency toward social justice, and to the non-universalizable that creates new possibilities for health and care in specific instances.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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