Conquering Media Coverage : The use of battle metaphors in hospital foundation communications and its impact on news coverage
Notice bibliographique
Résumé
Battle terminology such as “fight,” “conquer,” and “hero” and imagery that compares doctors and patients to superheroes, soldiers and athletes have become increasingly prevalent in hospital foundation communications. The use of these metaphors has been highly controversial. While some audiences have praised foundation campaigns that use this type of messaging for emphasizing the strength of patients and hospital staff, encouraging patient families, and motivating patients to be resilient, others argue that these campaigns marginalize those who are unable to overcome their health conditions, positioning them as failures or losers. While the use of battle metaphors in hospital communications has been a heated topic in online discussion, little is known about the impact of this language on the media coverage and financial support that they generate for hospitals. This paper presents a multimodal discourse analysis of the communications of six hospital foundations in Toronto, Canada followed by a quantitative and sentiment analysis of the media coverage each foundation has received within the last fiscal year. The aim of this paper is to determine if there is a relationship between the use of battle metaphors in hospital foundation communications and the amount and sentiment of media coverage. According to agenda setting theory, media coverage has a palpable impact on public action. Therefore, the findings of this research may assist hospital foundations in developing useful communications practices they can employ to increase media exposure and, consequently, attract more donations to support their institutions.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».