Medicalization and Fear: A Midwifery View of the Phenomenon and the Backlash
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of medicalization in the United States is something that midwives must deal with on a daily basis, and it has far-reaching consequences for women’s health. This article examines the culture of birth in the U.S. and how medicalization has manifested itself as a social norm from the perspectives of working certified nurse midwives in hospitals and birth centers. It explores the philosophy of the medicalized birth, the impact of technology on the perpetuation of medicalization in United States’ culture, and the fear of this phenomenon that midwives are starting to see in practice, which adversely affects their work. This article argues that advances in and dependence on obstetrical technology have enabled medicalization to continue and created a response of fear from women who worry this phenomenon will negatively affect their birthing experience. My research demonstrates that midwives recognize that the dominance of technology in health care has shaped not only how birth has become medicalized, but also how women are responding to this “technocratic birth” and how navigating women’s fears about hyper-medicalization has become a central part of midwives’ practice. Through Michel Foucault’s theory of biopower and Robbie Davis-Floyd’s idea of the “technocratic birth,” this article explains how medicalization depends on technology and why midwives are seeing an adverse reaction from women who fear these trends.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,088 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».