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Enregistrement W4412351079 · doi:10.32920/29521901

At What Cost? Framing mental illness in digital news media coverage of Medical Assistance in Dying (MAID)

2025· preprint· en· W4412351079 sur OpenAlexaboutno aff
Danielle Landry, Madeeha Kafeel, Matthew R. Jackman, Max Ferguson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Mental illnessFraming effectMedia coverageNews mediaMedia studiesPsychologyAdvertisingPsychiatryMental healthSociologySocial psychologyBusinessHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the final report of the research study entitled 'At What Cost? Framing Mental Illness in Digital News Media Coverage of Medical Assistance in Dying (MAID)'. This report contributes to the recent and growing body of scholarship on the rapidly shifting terrain of MAiD in Canada. Our study aimed to capture how Canadian news media portrays MAID's impending expansion to include mental illness and frames the lives of people diagnosed with mental illness. Further, it aimed to evaluate the sociopolitical risks of current news reporting practices. Our team conducted a critical discourse analysis (CDA) of English-language Canadian news media articles from 2020 to 2024 (n=367) using Factiva to understand how MAID MD-SUMC and people diagnosed with mental illness are rhetorically represented within these texts. Outlining the evolution of MAID legislation in Canada and ongoing debates on whether or not MAiD should be considered a form of suicide, the contextual groundwork for the project is laid out. Several limitations related to the use of Factiva are acknowledged. Our analysis of Canadian news reports underscore how MAiD MD-SUMC is primarily written up as a political news story rather than a health issue. Articles primarily reported on the actions of politicians on Parliament Hill. The voices and everyday experiences of people with lived experience (PWLE) of mental illness were limited. This absence raises concerns about the implications of MAID's expansion for impacted communities. Our textual analysis attended to article headlines, who spoke within the text, the words used to describe MAiD and mental illness, and discussions of death. Findings draw attention to the consequences of mainstream news media coverage that consistently pairs 'mental illness' with 'suffering'. To enhance the quality and inclusivity of MAID MD-SUMC reporting, four recommendations are made. First, it is recommended that MAID be reported on as a health issue rather than political news, to better engage the public in health matters. Second, it is recommended that Canadian media guidelines for MAiD be developed and that impacted communities be involved in the development of those guidelines. Third, emphasis is placed on the need to minimize harm. Avoid equating mental illness with suffering in reports about MAID MD-SUMC in order to prevent harmful stereotypes. Fourth, it is recommended that news outlets and reporters covering MAID consider the photographs they use more carefully, to avoid tropes.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0100,010
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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