Notice bibliographique
Résumé
The “narrative turn” in healthcare urges that listening to patient stories is morally and medically important. I largely agree. However, not everyone has equal access to telling stories and to having them heard, and so not everyone equally benefits from a narrative turn. Importantly, injustice and oppression often manifest in silencings, and so uncritically focusing on available stories risks upholding existing disparities. My dissertation argues that we should be concerned not only with how to engage with patient stories, but also to more critically engage with silences. First, I argue that narrative approaches require a more critical account of silence and silencing than current literature admits. I propose an operating account of silences as disruptions in expected or valued modes of communication, and which considers patient silences neither as mere absences nor restricted to speech. Second, I argue that different varieties of silencing demand different responses, and that these cannot be uniformly reduced to the usual calls to share one’s story, to break the silences, or to become more virtuous listeners. Third, I elaborate on these arguments by examining varieties of silencing that are often neglected in existing literature: silencing as a strategy of resistance, silencing in suicide prevention research, and silencings maintained by built environments. Ultimately, I argue that narrative approaches to healthcare must critically attend to the variety and complexity of patient silences. By better understanding the complexities of silences and silencings, we are better positioned to identify and respond to silences as they appear. Where existing literature argues for developing competencies in listening and engaging with stories, my arguments call for more critical attention to the preconditions of stories and silences, to the presumed value of stories over silence, and to the potentials of choosing silence.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,085 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».