MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6891791556 · doi:10.48448/vw2h-3y30

Everyday Interaction and Care in a Southern Peruvian Clinic

2022· other· en· W6891791556 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)IndigenousEveryday lifeDistrustEthnographyRhetoricEntitlement (fair division)PoliticsNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In everyday life, government institutions engage in a wide variety of functions that can be described as providing ‘care’ to the populace. However, there is often a gap between the ‘rhetoric of care’ espoused by institutional spokespeople and the realities of how care functions in people’s everyday lives (Pinto 2014; Stevenson 2014; Biehl 2005), producing tensions of uncertainty, doubt, anxiety, anger, creativity, and even humor. Through diverse methods such as archival research, ethnographic encounters, and multimodal discourse analysis, our papers investigate this gap between institutional certainties and everyday doubts generated in the space of care. In both Canada and Peru, for example, there is a particularly stark contrast between government rhetoric on Indigenous relations and the lived realities of Indigenous peoples (Huayhua 2014; 2016; Niezen 2013; MacLachlan 2013). In medical and legal discourse there is often a discontinuity between the registers spoken by experts and by service recipients that can serve to increase distrust and anxiety at the expense of the effective distribution of care (Dumit 2012; Mol 2002; Conley and O’Barr 1998). Medical mechanisms of visibility, which try and often fail to produce knowable subjects must make repeated efforts to shore up certainty against the inevitable dissolution of diagnostic and narrative fact (Fleck 1979). While this work helps to create subjects that can be diagnosed, treated, and recorded, it often does so at the cost of silencing patient’s disorderly truths (Pinto 2014). Discourse analyses (Wortham, Reyes 2015) of political speech, like those produced during the COVID19 pandemic, reveals the ‘dissonant discourses’ used by government spokespeople, riddled with uncertainties and contradictions. Often these tensions get glossed over in discourse through the use of metaphor (Charteris-Black 2011; Lakoff 1991), leaving the public without a language for their everyday struggles. These tensions between institutionally produced facts and everyday uncertainties are diverse and instructive. Uncertainty can function as both a debilitating aporia (Derrida 1992; Bubandt 2014) and a creative force (Cooper, Pratten 2015). Using this lens, we note how an aura of institutional uncertainty underpins all of social life, constantly threatening dissolution (Boltanski 2011). However, we also examine how uncertainty is not just an inert atmosphere, it is also generated in contingent social relations (Whyte 2015; Berthomé et al 2012), in inscrutable relations of power (Bonhomme 2012; Allard 2012; Lepselter 2016), and even in hopeful and doubtful modes of practice (Whyte 2005; Cooper, Pratten 2015). At its core, this panel seeks to ask how people live their everyday lives in the shadow of uncertainty by way of institutional power (Foucault 1980) and how the analysis of institutional ‘truths’ in the delivery of care can provide both contiguities and disruptions in our attempt to understand intersecting dimensions of contemporary life including indigeneity, health, and justice.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,297 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUnderline Science Inc.Travaux en français237 207