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Enregistrement W3080090231 · doi:10.1177/0959353520944144

The clean vagina, the healthy vagina, and the dirty vagina: Exploring women’s portrayals of the vagina in relation to vaginal cleansing product use

2020· article· en· W3080090231 sur OpenAlexaff
Amanda J. Jenkins, Kieran C. O’Doherty

Notice bibliographique

RevueFeminism & Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaginaBacterial vaginosisIntravaginal administrationMedicineGynecologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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