Pandemic Deaths: Media Representations of Long-Term Care in Ontario as a Sociological Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The mass media influences our worldviews and perceptions, especially of social problems and potential solutions. Importantly, media messages, especially when repeated over time and during a crisis (real or perceived), tend to influence future public policy. Consistent with other periods of crisis and uncertainty, the COVID-19 pandemicization has led to an increased consumption of and reliance on news for accurate information and guidance on what to do and how to act amidst changing public health regulations and social norms. While the aging demographic has made media headlines before the COVID-19 pandemic was declared, the death of nearly 4,000 long-term care facility patients in Ontario alone since March 2020, most of them older adults, has increased the salience of Long-Term Care in the news (television, radio, newspapers, and digital news platforms). In this regard, many claims have been made in the media regarding older adults and their care and safety. But how are the problems leading to mass deaths in LTCFs defined and subsequent solutions presented in the mass media? In order to answer this question, this research asks: how are aging, care, and safety constructed or portrayed in newspaper coverage of LTC in Ontario during the first eight months of the COVID-19 pandemicization? Moreover, what are the implications of these portrayals for an aging population whereby nearly all of us will either need assistance at some point in our lives, provide this assistance to others, or both? Newspaper articles in the National Post on the topic of LTC from March to November 2020 were reviewed using Critical Discourse Analysis. Findings indicate event bias in reporting, journalistic ignorance on the issues in LTC and for those confined therein, dehumanization of older adult subjects, and highly medicalized notions of care and safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».