Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,009 |
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 ».