Social media representation of female genital cutting: A YouTube analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Female genital cutting is a practice that has incited controversy and conflicting discourses across the international community. There is a need to analyze social media data on the portrayal of the practice in order to gather insights and inform strategic planning and interventions design. This study aims to explore and describe the portrayal of female genital cutting in the comments section of YouTube comment posts. METHODS: This mixed-method study employs a content analysis approach with a sequential exploratory design. A total of 150 YouTube comment posts were analyzed through qualitative content analysis and quantitative descriptive content analysis on NVivo 11 and Microsoft Excel, respectively. RESULTS: Salient subthemes from the qualitative component included likening female genital cutting with male genital cutting, differentiating female genital cutting from male genital cutting, branding female genital cutting as a harmful and unethical practice, branding female genital cutting as a normal tradition, contribution of religion and culture to female genital cutting, gender inequality issues, and the need for education or cultural relativism to change or cope with the practice. The quantitative component identified neutral, positive, mixed, and neutral tones; and formal, colloquial, and mixed language types; as well as targets of stigma with patterns in the themes. CONCLUSION: The portrayal of female genital cutting in the YouTube comment posts revealed the range of perceptions, beliefs, and opinions of users with various stances on the practice. Study findings are useful for strategic planning and the development of interventions with informative goals. Study findings can also help to gage and evaluate the effectiveness of existing programs that aim to reduce misinformation about female genital cutting or aim to reduce stigmas surrounding the practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».