Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain patients frequently encounter not only physical suffering but also emotional dismissal and misrecognition in clinical settings. This paper argues that such experiences reflect a pervasive form of structural harm: emotional injustice. Chronic pain sufferers, especially women and members of marginalized groups, are often subject to emotion policing-the unjust regulation of emotional expression that distorts, suppresses, or discredits their feelings of frustration, sadness, and anger. Stereotypes like "women are emotional" or "boys don't cry" shape how patients' pain is interpreted and whether their emotional expressions are seen as credible, appropriate, or pathological. As a result, patients' emotions are routinely misread, their reports of pain discounted, and their treatment delayed or denied. Through the lens of emotion stereotyping, display suppression, and emotion hegemonizing, I show how dominant emotional norms constrain how chronic pain patients can express distress and advocate for themselves. These practices compromise emotional autonomy-their ability to experience and express fitting emotions in ways that reflect their circumstances, values, and lived reality-and reinforce systemic inequities in healthcare. While these harms intersect with forms of epistemic injustice, I argue that emotional injustice captures a distinct and deeper wrong: the denial of patients' ability to make sense of and communicate their emotional suffering on their own terms. Recognizing emotional injustice in the treatment of chronic pain is crucial for promoting more equitable, respectful, and compassionate care-care that honors the emotional realities of patients' lives.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,061 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».