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Enregistrement W2509879526 · doi:10.1093/scipol/scw061

Big Pharma, Women and the Labour of Love By Thea Cacchioni

2016· article· en· W2509879526 sur OpenAlexaboutno aff
Ericka Johnson

Notice bibliographique

RevueScience and Public Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicalizationHuman sexualityGender studiesSociologyHeterosexualityResistance (ecology)Doing genderReproductive healthQualitative researchHealth careSocial sciencePolitical sciencePsychologyLawPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexuality has become medicalized and pharmaceuticalized, and one of the more vocal sources of critique against this comes from work at the intersection of feminist science studies and medical sociology. Much of this work has a distinctive activist stream. Big Pharma, Women and the Labour of Love by Thea Cacchioni is both another brick in the wall of resistance to pharma’s definition of normal, ‘healthy’ sex and an interesting study in the way heterosexual norms, the coital imperative and penetrative sex prevail through the health care system to the individual. Cacchioni’s study gives the reader clear, strong and empirically grounded examples of how this is discursively done by and to individuals as they learn to enact (or occasionally resist) the labour of love. Thea Cacchioni is an assistant professor in the Department of Women’s Studies at the University of Victoria, Canada. In addition to academic research on heterosexuality, sexual pain, and the medicalizaion of sexuality, she has also testified against ‘pink Viagra’ before the US Food and Drug Administration and worked closely with academic and activist Leona Tiefer in the New View Campaign. The research in this book is another challenge to contemporary trends in sexual medicalization, built around qualitative data, with careful analysis of in-depth interviews, and framed in a critique of health care’s pharmaceuticalization practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0230,047
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2016
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