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Enregistrement W4315558631 · doi:10.3828/jlcds.2022.31

Beyond the Blues

2022· article· en· W4315558631 sur OpenAlexaff
James Deaville, Chantal Lemire

Notice bibliographique

RevueJournal of Literary & Cultural Disability Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBluesNarrativePsychologyMental healthNormativeMusicalMental distressCognitive dissonanceAestheticsAdvertisingSocial psychologySociologyArtPolitical sciencePsychotherapistVisual artsLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines the soundtracks of audiovisual commercials for antidepressants, investigating the musical practices of advertising for the pharmaceutical industry. After introducing the topic of direct-to-consumer medication advertising and its regulation in the United States through the concept of “fair balance,” the article considers the role of music in direct-to-consumer (DTC) commercials. The concepts of congruence and incongruence between visual, narrational, and musical elements are presented, in application to the soundtracks of antidepressant commercials, with detailed multimodal discourse analyses of commercials for the prescription medications Zoloft, Cymbalta, and Latuda. Studying their audiovisual narratives and elements leads to the conclusion that music serves as a crucial yet hidden suasive component in corporate campaigns that strategically target people who experience mental distress. To the extent that the commercials present normative states of mind and lifestyles as ideals for people with depression, they can be understood as coercive and as a result, subjects for critical unpacking through Mad studies, particularly in relation to their role in perpetuating sanist narratives and a biomedical model of mental health.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,558
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,042 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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