Legislative epidemics: the role of model law in the transnational trend to criminalise HIV transmission
Notice bibliographique
Résumé
HIV-related state laws are being created transnationally though the use of omnibus model laws. In 2004, the US Agency for International Development (USAID) funded the creation of one such guidance text known as the USAID/Action for West Africa Region Model Law, or N'Djamena Model Law, which led to the rapid spread of HIV/AIDS laws, including the criminalisation of HIV transmission, across much of West and Central Africa (2005-2010). In this article, I explicate how an epidemic of highly problematic legislation spread across the region as a result of a text-mediated work process enabled through model laws. I theorise the textual genre of model laws arguing that these texts are best understood as 'preoperative documents' which, when activated, can lead to swift legislative reform in and beyond the field of HIV/AIDS governance. The legislative process being investigated was made visible through participant observation, archival research, textual analysis and informant interviews with national and international stakeholders (n=32). This involved ethnographic research in Canada, the USA, Switzerland, Austria, South Africa and Senegal (2010-2011). The untold policy processes and narratives explored in this article make evident how the work of contesting problematic HIV/AIDS model laws and newly drafted state laws involves both creating new texts and contesting the legitimacy and efficacy of others.
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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 | 0,022 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,056 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».