The clean vagina, the healthy vagina, and the dirty vagina: Exploring women’s portrayals of the vagina in relation to vaginal cleansing product use
Notice bibliographique
Résumé
Vaginal cleansing products such as douches, sprays, wipes, powders, washes, and deodorants are part of a growing $2 billion industry in North America. Part of the appeal of these products is supposedly attaining vaginal cleanliness, which is marketed in association with product use. Although these products are promoted as healthy, medical research indicates potential health risks for some of these products (e.g. yeast infections, bacterial vaginosis, and disruption of the vaginal microbiota). Despite these risks, many women use these products. In this paper, we draw on interviews with women who use vaginal cleansing products to examine the ways in which particular portrayals of the vagina are connected with broader societal messages about female genitalia and with motivations to use vaginal cleansing practices. These portrayals include the healthy vagina, the clean vagina, and the dirty vagina. We show that although participants in our study valued both a clean vagina and a healthy vagina, when tension occurred between these two portrayals, participants prioritized vaginal cleanliness over vaginal health. We argue that this prioritization of the idealized clean vagina is connected to societal pressures of needing to attain unrealistic standards of vaginal cleanliness.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».