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Enregistrement W4388098240 · doi:10.1177/13548565231211310

Sick kids versus whom? Childhood disability and charitable campaigns on Instagram

2023· article· en· W4388098240 sur OpenAlexaff
Daniela Zuzunaga Zegarra, Thomas Abrams

Notice bibliographique

RevueConvergence The International Journal of Research into New Media Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeThematic analysisSocial mediaPoliticsDisability studiesSociologyMedia studiesPublic relationsPolitical scienceGender studiesQualitative researchSocial scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platform media are changing the disability charity landscape. This paper employs a hybrid critical disability studies – platform media studies lens to explore the SickKids VS campaign, aiming to ‘fight’ childhood illness and disability. Employing a social media thematic analysis, we analyzed social media content distributed through the campaign, consisting of images, videos, and captions ( n =620). We found three dominant narratives: heroic sick kids, crumbling infrastructure, and informational content. Each trend, we argue, emerges within a changing platform mediascape, whereby charitable audiences must be cultivated and curated over a long-term process, rather than in a single moment, as in telethon fundraising. We ask how disability is framed in each of those narratives, and how disability studies might respond to these formulations in the political economy of platform media. We end by exploring the strategies disability studies can take to combat the marginalizing effects of such charitable campaigns.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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