Governance Through Mobile Apps: \nThe Construction of Public Health Problems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT \nGovernance Through Mobile Apps: \nThe Construction of Public Health Problems \n \nCarmen Lamothe \n \nMobile phone applications (apps) for health are proliferating at a tremendous rate and public health agencies are now starting to offer their own apps as a tool for promoting public health information. Taking a critical public health perspective, this thesis examines the emerging use of mobile apps by public health agencies and the ways that public health apps form and frame public health problems. It first provides a descriptive account of apps promoted by the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) and the Public Health Agency of Canada (PHAC). Then, using a Foucauldian inspired policy analysis methodology (Bacchi 2009) two apps from the CDC are examined. These apps constructed public health problems in ways that explicitly held some groups accountable, while implicitly absolving others. The findings in this thesis illustrate that the app design process raises important (and under-researched) questions about how apps may come to emphasize certain types of public health knowledges and politics. The discourses on these apps can be understood as a guide to healthy behaviour, instructing subjects how to become productive and responsible. Findings highlight how apps can be understood as "mini-policies" where public health problems and policies come to be refracted and reframed.
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 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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,034 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».