Transer la démence : repenser la contrainte à la continuité biographique en théorisant le cisisme et la cisnormativité
Bibliographic record
Abstract
À l’aide d’outils théoriques issus des études trans et des études sur le handicap/crip, nous reconceptualisons l’identité de soi dans le contexte de la démence. Nous démontrons que la majorité des recherches, des interventions et des discours sur la démence est axée sur le maintien du soi pré-démence. Nous soutenons que la contrainte à la continuité biographique nécessaire pour maintenir le soi pré-démence est fondée sur des formes imbriquées d’âgisme, de capacitisme et de cogniticisme et interagit avec ce que nous appelons le cisisme (le système d’oppression qui discrimine les personnes sur la base du changement) et ses composantes normatives, la cisnormativité* et la ciscognonormativité. Après avoir présenté une généalogie critique du terme cisnormativité*, nous revisitons la signification de ce concept et remobilisons ce dernier dans le contexte de la démence et démontrons son utilité pour critiquer la contrainte à la continuité biographique. À l’instar des verbes « queeriser » (queering) et « cripper » (cripping), nous proposons de transer (transing) la démence de manière à révéler une nouvelle conceptualisation d’un soi fluide et changeant plutôt qu’ancré dans de multiples oppressions.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.065 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".