How Stigmatized Categories Emerge: The Abortion Clinic in the United States after Roe v. Wade
Notice bibliographique
Résumé
A growing area of interest within the literature on categorization concerns stigmatized categories, i.e. groups of organizations that are collectively perceived as engaging in controversial practices. Because such practices draw high levels of societal disapproval, which in turn makes the category unattractive to potential new entrants, the processes through which stigmatized categories of organizations form represent a key empirical puzzle. In this paper, we examine stigmatized category formation through an in-depth historical case study of the emergence of free- standing abortion clinics in the United States. Through our historical analysis, we identify three mechanisms that contributed to the establishment and population of this stigmatized category: a) the founding of de novo, specialist organizations, by pro-choice advocates; b) the entry by de alio organizations championing allied causes; and c) the exit of generalist organizations, or hospitals, from abortion provision. Furthermore, we find that the above dynamics were catalyzed by social movement action both in support of and in opposition to the stigmatized practice, which exacerbated category contrast and consolidated the role of free-standing clinics as the main providers of abortion services in the U.S. We conclude by discussing the relevance of our findings for the literatures on stigma, categories, and social movements.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».