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Enregistrement W4415609816 · doi:10.1080/14680777.2025.2578812

“More time, more pain, more blood”: Creating accurate and diverse accounts of miscarriage in British TV and film

2025· article· en· W4415609816 sur OpenAlexaboutno aff
Susie Kilshaw, Caroline Coyer

Notice bibliographique

RevueFeminist Media Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilWellcome
Mots-clésMiscarriageWork (physics)AbortionPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media plays a critical role in reflecting and shaping cultural values, norms and public understandings. Scholars have long noted that mass media not only reflects societal attitudes but also serves an educational function by informing viewers about topics such as health. This paper discusses how miscarriage is portrayed in British scripted TV and film and how academic research might influence this by documenting a collaborative project between an anthropologist and Women in Film and TV, a membership organization for women across various media professions. The project aimed to provide screenwriters with information to create more accurate and diverse accounts through a writer’s workshop. Prompted by ethnographic research projects focusing on miscarriage, the project involved conducting archival research into the portrayal of miscarriage in American, Canadian and British television and film. From this analysis, a video reel was curated highlighting typical representations of miscarriage. Opening the workshop, the reel was followed by presentations by two social scientists who work on miscarriage. The event included a panel discussion with the academics and National Health Service clinicians, including a consultant gynaecologist and two specialist early pregnancy nurse sonographers. Key themes, audience responses and implications for future research projects are explored.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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