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Enregistrement W4411448997 · doi:10.1080/09687599.2025.2520780

Mad, mentally ill and neurodivergent professionals: epistemic injustice in practice

2025· article· en· W4411448997 sur OpenAlexafffundabout
Brenda L. Beagan, Meghan Gulliver, Kaitlin R. Sibbald, Tara Pride, Brianna Yee

Notice bibliographique

RevueDisability & Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFeminist Epistemology and Gender Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInjusticeMentally illPsychologyEpistemologySociologyMental illnessSocial psychologyPsychotherapistPhilosophyMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to fields of practice, the professions lay claim to particular domains of knowledge and expertise, privileging specific ways of thinking and doing. This limits space within the professions for the strengths of those who identify as Mad, mentally ill and/or neurodivergent (MMIND). This paper explores the experiences of twelve professionals from across Canada (occupational therapy, nursing, medicine, social work and academia) who identify as MMIND. Reflexive thematic analysis of qualitative interview data reveals epistemic injustice and violence – injustice concerning credibility as a legitimate knower. MMIND professionals were cast as incapable, incompetent, incredible, unwell, and in need of care, eroding their assumed authority and expertise as professionals. Though participants saw their MMIND identities as beneficial to their work, they navigated disclosures with considerable care. Pressured to contort their work and their self-presentation to meet normative standards, they experienced the epistemic violence of ‘smothering’ their own narratives to maintain credibility.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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