Stigmatisation, Exaggeration, and Contradiction: An Analysis of Scientific and Clinical Content in Canadian Print Media Discourse About Fetal Alcohol Spectrum Disorder
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fetal alcohol spectrum disorder (FASD), a complex diagnosis that includes a wide range of neurodevelopmental disabilities, results from exposure to alcohol in the womb. FASD remains poorly understood by Canadians, which could contribute to reported stigma faced by both people with FASD and women who drink alcohol while pregnant. Methods: To better understand how information about FASD is presented in the public sphere, we conducted content analysis of 286 articles from ten major English-language Canadian newspapers (2002-2015). We used inductive coding to derive a coding guide from the data, and then iteratively applied identified codes back onto the sample, checking inter-coder reliability. Results: We identified six major themes related to clinical and scientific media content: 1) prevalence of FASD and of women’s alcohol consumption; 2) research related to FASD; 3) diagnosis of FASD; 4) treatment of FASD and maternal substance abuse; 5) primary disabilities associated with FASD; and 6) effects of alcohol exposure during pregnancy. Discussion: Across these six themes, we discuss three instances of ethically consequential exaggeration and misrepresentation: 1) exaggeration about FASD rates in Indigenous communities; 2) contradiction between articles about the effects of prenatal alcohol exposure; and 3) scientifically accurate information that neglects the social context of alcohol use and abuse by women. Respectively, these representations could lead to harmful stereotyped beliefs about Indigenous peoples, might generate confusion about healthy choices during pregnancy, and may unhelpfully inflame debates about sensitive issues surrounding women’s choices.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle