<i>‘Enlightened ones who think they’re smarter than decades of research.’</i> Emotional-discursive analysis of epidemic narratives during the 2024 Montreal measles outbreak
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the emotionality of narratives on outbreaks of vaccine-preventable diseases following the COVID-19 pandemic. It relies on an emotional-discursive approach interested in outbreak narratives’ emotion orientations, and focuses more specifically on narratives’ potential to (re)direct conduct through the use of emotional notions. Taking the 2024 Montréal measles outbreak as a case study, we relied on a joint methodology combining the analysis of media items (n = 65) and social media conversations (n = 545 Reddit comments). Narrative and emotional-discursive analyses of the data identified four outbreak narratives, each describing the outbreak by relying on emotional notions promoting ways to (re)direct conducts: 1) an epidemiological narrative supported by the emotional notion of re-emerging disease and promoting acts of collaboration; 2) a vaccine hesitancy denunciation narrative supported by notions of anti-science and neglected children and promoting confrontation, exclusion and education; 3) a post-pandemic narrative supported by the emotional notion of COVID-19 and promoting preparation; and 4) a globalisation narrative supported by the notion of a borderless world and promoting self-protection. Our research points to the emotional aspects of perspectives on vaccination by exposing diverse emotional notions which constitute the discursive landscape surrounding vaccination, and by showing various emotional modes of (re)directing vaccine-related conduct. We argue that polarising discourses on vaccination prominent during the height of the COVID-19 outbreak have only slightly changed since the pandemic. The emotional-discursive complexity of the issue of vaccination is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».