Reparative Engagments: A mad feminist approach to politicizing lived experiences of self-harm
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation intervenes into dominant understandings of self-harm as a pathological problem behaviour in need of treatment and cure, opting, instead, to take as its point of departure an understanding of self-harm as a resourceful, multiplicitous, and socially embedded bodymind practice oriented towards attending to “what hurts”. Using a combination of critical qualitative methods (i.e., narrative inquiry and critical discourse analysis) this dissertation analyzes fourteen interviews with women, trans, and nonbinary adults living in Canada who identify with self-harm, placing interviewees' experience in conversation with the analysis of medical and cultural texts (i.e., psy- clinical literature, Canadian mental health policy documents, the DSM-5, and young adult novels pertaining to self-harm). Bringing together insights from mad studies, feminist disability studies, feminist theories of trauma, emotion, and embodiment, and social justice perspectives in mental health research, the dissertation pursues a deeply intersectional, situated, and reparative engagement with lived accounts of self-harm. This engagement critiques curative approaches to self-harm and works to position this practice beyond dualisms of ‘good’ or ‘bad’, choosing, instead, to conceptualize self-harm as something that both hurts and heals. The dissertation contributes to mad and feminist literatures an understanding of self-harm as a relational, political, and multiplicitous bodymind practice which is shaped by, and which responds to, the social, structural, and political contexts of everyday life.
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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 | 0,016 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,112 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».