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Enregistrement W4412176959 · doi:10.1093/jacamr/dlaf113

Policy discourse on AMR in food-producing animals: examining framing and language for effective communication

2025· article· en· W4412176959 sur OpenAlexfundno aff
Carly Ching, Muhammad H. Zaman, Veronika J. Wirtz

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFraming (construction)SociologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Indiscriminate use of antimicrobials in food-producing animals is a critical driver of antimicrobial resistance (AMR). However, pushback from stakeholders on policies and regulations on antimicrobial use in food-producing animals remains. One important strategy to promote behavioural change is effective communication. Framing, or how issues are constructed to relate to specific interests, is a mechanism to guide sentiment, including of political stakeholders and end-users. Methods: Through a sector-specific approach, we used a combination of inductive and deductive coding to quantitatively determine how risk and rationale for action were framed within portions of policy documents and reports from international organizations focused on food-producing animals and AMR. We also qualitatively examined the frames and language used within the documents, to identify specific narratives used, as well as gaps and opportunities to improve communication for end-user support and political legitimacy. Results: We found that while similar motivational frames are used throughout, they were distributed differently and utilized different narratives. The most frequently used motivational frame, on average, was 'Human Health' (20.9% of all frames used) with 'Animal Health and Welfare' and 'Food Production and Security' second and third, respectively (18.2% and 14.5%). Self-interest frames specific to the farmer or farm worker were rarely used. Conclusions: Specific recommendations include increasing self-interest frames, ensuring accessibility of messaging and considering underlying assumptions. Overall, our findings can improve framing and language to improve resonance on policies surrounding antimicrobial use in food-producing animals. This work provides a framework to systematically analyse framing in documents to compare different sectors or regions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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