Protection, freedom, stigma: a critical discourse analysis of face masks in the first wave of the COVID-19 pandemic and implications for medical education
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has spotlighted the face mask as an intricate object constructed through the uptake of varied and sometimes competing discourses. We investigated how the concept of face mask was discursively deployed during the first phase of the COVID-19 pandemic. By examining the different discourses surrounding the use of face masks in public domain texts, we comment on important educational opportunities for medical education. Method: We applied critical discourse methodology to look for key phrases related to face masks that can be linked to specific socio-economic and educational practices. We created an archive of 171 English and Mandarin texts spanning the period of February to July 2020 to explore how discourses in Canada related to discourses of mask use in China, where the pandemic was first observed. We analyzed how the uptake of discourses related to masks was rationalized during the first phase of the pandemic and identified practices/processes that were made possible. Results: While the face mask was initially constructed as personal protective equipment, it quickly became a discursive object for rights and freedoms, an icon for personal expression of political views and social identities, and a symbol of stigma that reinforced illness, deviance, anonymity, or fear. Conclusion: Discourses related to face masks have been observed in public and institutional responses to the pandemic in the first wave. Finding from this research reinforce the need for medical schools to incorporate a broader socio-political appreciation of the role of masks in healthcare when training for pandemic responses.
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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,034 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».