Freedom v. Protection (v. Fence-sitting) narratives in the euthanasia debate: a qualitative narrative policy analysis of Canadian media from 2007-2017
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, Gray and Jones adapted the narrative policy framework (NPF) to a qualitative context. In this research, I build from their resulting Qualitative NPF (Q-NPF) method to analyze 300 randomly selected Canadian media articles published between 2007-2017 on the topic of Medical Assistance In Dying (MAID). I begin by explaining how the concrete procedures of MAID are distinct from other end-of-life practices, and introduce the terminology that will be used throughout this research. I then introduce historic and academic literature relevant to the form and content of the contemporary media narratives to be analyzed, especially drawing theoretically from Rose’s (2013) discussion of biomedical personhood discourses and Butler’s theory of unevenly distributed precarity. I then explain the methodology of qualitative narrative policy analysis (Q-NPF), and apply it to Canada’s MAID debate by dividing the policy positions into what I call the Freedom, Protection, and Fence-sitting narrative policy camps. The Freedom camp advocated for MAID legalization; the Protection camp advocated against MAID legalization; and the Fence-sitting camp avoided advocating either for or against baseline legalization of MAID, instead weighing in only on peripheral issues. I discuss the qualitative differences of narrative content specific to these three camps, highlighting the most prominent narrative trends (by frequency of publication) and discussing the ways in which these findings either accord with or contradict the expectations of the literature review. Finally, I update the reader on Canadian legislative developments since 2017 and identify how the data of 2007-2017 anticipated these developments, demonstrating the salience and predictive power of Q-NPF. I conclude by proposing new directions for potential investigation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».