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Enregistrement W2920932805 · doi:10.1177/0306312719834676

Constructing contentious and noncontentious facts: How gynecology textbooks create certainty around pharma-contraceptive safety

2019· article· en· W2920932805 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSocial Studies of Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésCertaintyFraming (construction)Family planningMedicineAlternative medicineMedical educationPsychologySociologyPublic relationsGynecologyFamily medicineResearch methodologyPopulationEpistemologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using critical discourse analysis, we examine how seven popular gynecology textbooks use sociolinguistic devices to describe the health effects of pharma-contraception (intrauterine and hormonal methods). Though previous studies have noted that textbooks generally use neutral language, we find that gynecology textbooks differentially deployed linguistic devices, framing pharma-contraceptive benefits as certain and risks as doubtful. These discursive strategies transform pharma-contraceptive safety into fact. We expand on Latour and Woolgar's concept of noncontentious facts by showing how some facts that are taken for granted by the medical community still require discursive fortification to counter potential negative accusations from outside the profession. We call these contentious facts. Our findings suggest that a pro-pharma orientation exists in gynecology textbooks, which may influence physicians' understanding of pharmaceutical safety. As such, these texts may affect medical practice by normalizing pharma-contraceptives without full considerations of their risks.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,016
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,267 · 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