Communicating Illness: Depictions of Mental Illness and Cancer in Canadian News Media
Notice bibliographique
Résumé
This Major Research Paper (MRP) investigates how mental illness and physical illness are portrayed in Canadian print media and analyzes if and how this contributes to the social stigmatization of mental illness. The MRP explores the following questions: What metaphoric and figurative language is used by the Toronto Star and The Globe and Mail to depict cancer and mental illness? How is authority depicted in newspaper articles about mental illness and physical illness in the Toronto Star and The Globe and Mail? What types of stories about cancer and mental illness are most commonly published by the Toronto Star and The Globe and Mail? A discourse analysis was used to analyze the ways both illnesses were consciously and unconsciously characterized in 58 articles from two of Canada’s most widely circulated newspapers. The quoted authorities and dominant story types were recorded in an attempt to further reveal how both illnesses are framed by the Canadian news media. The results indicated that the most commonly used metaphor within the cancer discourse was the war metaphor. Mental illness was commonly characterized as a loss of control. Patients were quoted significantly more often in articles about cancer than mental illness, suggesting that those with mental illness are not given a prominent voice in characterizing their own illness. Cancer stories were often related to new research. However, crime was most commonly associated with mental illness. These results frame cancer as illness that can be heroically battled collectively. On the contrary, mental illness is framed as a hopeless, personal affliction. These results may suggest that news media depictions of mental illness contribute to the stigmatization of the illness.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».