MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062129674 · doi:10.2202/1944-4079.1078

A Newspaper Content Analysis of HIV/AIDS and Food Insecurity in Sub‐Saharan Africa

2011· article· en· W2062129674 sur OpenAlexaff
Jennifer L. MacPherson, Laurie A. Wadsworth

Notice bibliographique

RevueRisk Hazards & Crisis in Public Policy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Content analysisThematic analysisNewspaperFood securityPolitical scienceSociologyPublic relationsGeographyQualitative researchAdvertisingSocial scienceMedia studiesAgricultureBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study sought to identify media links presented between food insecurity and the HIV pandemic in sub‐Saharan Africa through description of commonly portrayed frames found in high visibility Western and African print media sources. An episodic sampling process during the summer of 2006 found articles that tied food security to the HIV pandemic. Content analysis employed a mixed methodology grounded in naturalistic inquiry. Included were interpretative thematic analyses of text and images along with a frequency content coding instrument as a means of triangulation. Several themes emerged during analysis of the sample, including a biomedical frame, war and competition imagery, economic threats, food insecurity as a contributing factor for HIV infection, and hopeful action. Differences noted within Western and African print media framing of food security within the HIV pandemic consisted of an overall Western portrayal that was less actionable and more hopeless in nature than African portrayals. The potential of integrating existing frames and working towards newer frames is discussed as a method to improve citizen‐level action on global issues and further the agenda‐setting process necessary for policy development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,229 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRisk Hazards & Crisis in Public PolicyMême sujetMedia Studies and CommunicationTravaux en français237 207