A Good Life with Impairment: Illuminating and Supporting the Experiences of Women Living With Cancer through Community-Based Art Workshops
Notice bibliographique
Résumé
Dominant biomedical perspectives in health care view impairment as incompatible with living a good life. This leads to care that is often focused on "fixing," falling short of supporting nuanced experiences of living a good life among people experiencing impairment. For many people, including those living with and beyond cancer, impairment is a common and "normal" part of everyday life. Scholars suggest that the arts are a powerful tool to challenge dominant perspectives and enhance understanding of complex human experiences. Therefore, this study aimed to explore and describe experiences of a good life from the perspective of women living with cancer through a series of community-based art workshops. Using an arts-based and community-based participatory research approach, we facilitated two series of virtual, community arts-based workshops. A total of 10 women participated in the study. Workshops were video-recorded, and postworkshop, individual interviews were completed. Data collection also consisted of photographs of participants' artwork. Data were analyzed using interpretive description. Our findings offer two interrelated themes that constitute key components of a good life: (a) the centrality of human connection and social relationships and (b) recognizing dynamic processes of transformation. Participants described the arts-based workshops as a valuable tool to explore, express, and support their experiences of a good life. This study provides important insights into understanding the complex experience of living a good life with cancer from personal perspectives. It also illuminates the potential of community arts in fostering positive experiences of living well with impairment.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».