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Enregistrement W3119610009 · doi:10.1057/s41285-020-00154-w

Ambivalence and the biopolitics of HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) implementation

2021· article· en· W3119610009 sur OpenAlexaffabout
Mark Gaspar, Travis Salway, Daniel Grace

Notice bibliographique

RevueSocial Theory & Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopowerAmbivalenceReflexivitySociologyQueerFeelingGender studiesPoliticsPsychologySocial psychologySocial sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ambivalence, the vacillation between conflicting feelings and thoughts, is a key characteristic of scientific knowledge production and emergent biomedical technology. Drawing from sociological theory on ambivalence, we have examined three areas of debate surrounding the early implementation of HIV pre-exposure prophylaxis, or PrEP, for gay, bisexual, queer, and other men who have sex with men in Canada, including epistemology and praxis, clinical and epidemiological implications, and sexual politics. These debates are not focused on the science or efficacy of PrEP to prevent HIV, but rather represent contradictory feelings and opinions about the biopolitics of PrEP and health inequities. Emphasizing how scientists and health practitioners may feel conflicted about the biopolitics of novel biomedical technologies opens up opportunities to consider how a scientific field is or is not adequately advancing issues of equity. Scientists ignoring their ambivalence over the state of their research field may be deemed necessary to achieve a specific implementation goal, but this emotion management work can lead to alienation. We argue that recognizing the emotional dimensions of doing HIV research is not a distraction from "real" science, but can instead be a reflexive site to develop pertinent lines of inquiry better suited at addressing health inequities.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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