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Enregistrement W2575297991 · doi:10.1080/17437199.2017.1281750

Mass media narratives of women’s cardiovascular disease: a qualitative meta-synthesis

2017· review· en· W2575297991 sur OpenAlexaffabout
Christine A. Gonsalves, Kerry R. McGannon, Robert J. Schinke, Ann Pegoraro

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology Review · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseNarrativeQualitative researchHealth promotionNarrative inquiryMass mediaPsychologyGerontologyMedicineGender studiesSocial psychologySociologyNursingPolitical sciencePublic healthSocial sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease is the leading cause of death and disability among women worldwide. Narratives circulated by the media regarding women's identities and health constitute one source of meanings by which conceptualisations about risk, risk reduction, and disease prevention are formed and framed. An interpretive and integrative meta-synthesis of qualitative research was done to examine the representations of women's cardiovascular disease in traditional and user-generated Canadian and US media narratives, and explore the implications of these for gendered identities and health promotion for women. After a literature search of electronic databases, 29 qualitative peer-reviewed journal articles published since 2000 met the eligibility criteria and were included for review. The findings revealed three overarching themes: (a) the construction of who is at risk for cardiovascular disease; (b) the portrayal of certain risk-reducing strategies and acute events; and (c) the delegation of responsibility for maintaining female cardiovascular health. These meta-synthesis findings contribute towards novel understandings about the culture of women's cardiovascular disease risk and the feminisation of healthism/individual responsibility, which may limit awareness among marginalised female demographics (those from lower socio-economic and minority racial backgrounds).

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,687
Tête enseignante GPT0,672
Écart entre enseignants0,015 · 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.

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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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