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Enregistrement W4404436759 · doi:10.1016/j.socscimed.2024.117526

“Vaccines protect both you and your newborn:” A discourse analysis of risk and uncertainty in information about vaccination in pregnancy

2024· article· en· W4404436759 sur OpenAlexaffabout
Terra Manca

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationPregnancyPublic healthMedicineEnvironmental healthVirologyNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health governance during pregnancy is grounded in cultural norms about good mothering, which centre around self-sacrifice and perceived conflicts between maternal and fetal bodies. Nonetheless, many health choices in pregnancy should have mutual benefits and risks for maternal and fetal bodies, including vaccination during pregnancy. This manuscript presents results from a discourse analysis of 440 texts about vaccines that are recommended in pregnancy in Canada, including inactivated influenza, tetanus-diphtheria-acellular-pertussis, and COVID-19 vaccines. Texts include publicly available online information (e.g., webpages, printouts, posters, videos, and other materials) developed by various authoritative institutions (e.g., public health services, professional organizations, vaccine manufacturers). This study contributes to feminist and risk theorist critiques of public health discourse by exploring how texts deploy emotionally laden technical discourses that govern pregnant individuals towards divergent goals. Specifically, they are governed towards socially desirable health decisions (e.g., vaccination acceptance) and towards agonizing over decision-making as “good mothers.” I analyze how texts pursue this divergent governance in three ways, by deploying discourses that reify conflict between maternal and fetal bodies, organizing the work of making choices around gendered power relations, and activating emotions around mothering responsibilities. My analysis compares how such governance differs across products by available evidence and by the intended purpose of vaccination to protect maternal and/or fetal bodies. I conclude by discussing the value of combining governmentality and cultural approaches to risk theory to understand how the interface of public health and mothering discourses reproduce power relations, and suggest recommendations on how to lessen that reproduction. • Feminist qualitative discourse analysis of texts about vaccination in pregnancy. • Application of governmentality and cultural approaches to risk theory. • Texts reproduce adversarial relationships between maternal and fetal bodies. • Texts differently organize the work of decision-making for each vaccine product. • Suggestions on how to improve information to reduce unequal gender relations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,029
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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