Epidemiology and ‘developing countries’: Writing pesticides, poverty and political engagement in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
The growth of the field of global health has prompted renewed interest in discursive aspects of North-South biomedical encounters, but analysis of the role of disciplinary identities and writing conventions remains scarce. In this article, I examine ways of framing pesticide problems in 88 peer-reviewed epidemiology papers produced by Northerners and their collaborators studying pesticide-related health impacts in Latin America. I identify prominent geographic frames in which truncated and selective histories of Latin America are used to justify research projects in specific research sites, which nevertheless function rhetorically as generic 'developing country' settings. These frames legitimize health sector interventions as solutions to pesticide-related health problems, largely avoiding more politically charged possibilities. In contrast, some epidemiologists appear to be actively pushing the bounds of epidemiology's traditional journal article genre by engaging with considerations of political power, especially that of the international pesticide industry. I therefore employ a finer-grained analysis to a subsample of 20 papers to explore how the writing conventions of epidemiology interact with portrayals of poverty and pesticides in Latin America. Through analysis of a minor scientific controversy, authorial presence in epidemiology articles, and variance of framing strategies across genres, I show how the tension between 'objectivity' and 'advocacy' observed in Northern epidemiology and public health is expressed in North-South interaction. I end by discussing implications for postcolonial and socially engaged approaches to science and technology studies, as well as their relevance to the actual practice of global health research. In particular, the complicated interaction of the conflicted traditions of Northern epidemiology with Latin American settings on paper hints at a far more complex interaction in the form of public health programming involving researchers and research participants who differ by nationality, ethnicity, gender, profession, and class.
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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 | 0,041 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».