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Enregistrement W4411457195 · doi:10.1177/10497323251350876

“I Believe in Santa Claus” and Ozempic: A Foucauldian Discourse Analysis of Holiday Health Advertising

2025· article· en· W4411457195 sur OpenAlexaff
Phillip Joy, Meredith Bessey, Linda Mann

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodificationBiopowerAdvertisingDiscourse analysisSociologyNormativeConstruct (python library)Media studiesPoliticsPolitical scienceLawBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the weight-related discourses in holiday advertising for Ozempic, a prescription drug originally developed for diabetes management but now widely marketed for weight loss. Sponsored Facebook advertisements for Ozempic were collected throughout December 2024, with 12 ads analyzed through Foucauldian discourse analysis. This analysis identifies three interrelated discursive constructs: (1) Santa Takes Ozempic, (2) Ozempic as the Perfect Holiday Gift, and (3) Medical Authority Meets Holiday Cheer. These advertisements use cultural symbols like Santa Claus and New Year's resolutions messaging to (re)produce dominant and contested discourses about fatness and weight loss, while constructing pharmaceutical intervention as both a necessity and a gift. The analysis highlights how these marketing strategies mobilize biopower, construct self-surveillance as normative, and contribute to the commodification of health, reinforcing weight stigma under the guise of holiday celebration.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,497
Tête enseignante GPT0,747
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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