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Enregistrement W3115709084 · doi:10.1177/1471301220981232

Stories of violence and dementia in mainstream news media: Applying a citizenship perspective

2020· article· en· W3115709084 sur OpenAlexaffabout
Rachel Herron, Laura Funk, Dale Spencer

Notice bibliographique

RevueDementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of ManitobaBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamDementiaCitizenshipNews mediaAggressionPerspective (graphical)Stigma (botany)NarrativePsychologyCriminologyDialog boxSociologySocial psychologyMedia studiesPolitical scienceMedicinePsychiatryLinguisticsDiseaseLawPoliticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we analyze how mainstream news media frames violence in relation to dementia and the consequences of different frames for people living with dementia and their carers. Conceptually, the goal is to bring literature on citizenship and aggression into dialog with each other. Empirically, a total of 141 regional and national English-language mainstream Canadian news media articles (2008-2019) with a focus on dementia, violence, and aggression were analyzed. Analytically, we examine how different actors are portrayed as victims or perpetrators; how their histories (identities, belonging, and exclusion) are told; how dementia is used to explain events; and what types of expert knowledge and authorities are introduced to make sense of stories of violence in relationships of care. Our analysis points to the implications of media narratives for people with dementia as well as carers and researchers seeking to address stigma and call for change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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