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Enregistrement W7048930726

The News Media's (Re)framing of Intimate Partner Violence During the Covid-19 Pandemic and its Implications for Policy Development in Canada: A Critical Content Analysis

2023· article· en· W7048930726 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Domestic violenceMainstreamContent analysisNews mediaContext (archaeology)Media coveragePoison controlPublic healthSuicide prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the COVID-19 pandemic’s unprecedented impacts, governments and public health authorities globally implemented various measures to control disease transmission, including lockdowns, stay-at-home orders, isolation, and social distancing. Although these strategies have been necessary to mitigate the spread of the virus, they have had unintended, but largely predictable, consequences for individuals and groups facing marginalization, including significant increases in the incidence and severity of intimate partner violence (IPV). Indeed, the “shadow pandemic” of IPV came to attention in mainstream news media coverage of COVID-19, bringing new attention to an issue that has rarely had that level of scrutiny.\nWhile it is widely recognized that media coverage can play a crucial role in raising awareness about social issues, including placing pressure on public officials to take action, it is unclear whether and how media framing of IPV affects advocacy and policy responses regarding IPV. In the context of the increased prevalence and severity of IPV during the COVID-19 pandemic, alongside increased media coverage, this study examined, using critical media analysis methods, how IPV was covered in major Canadian news sources. This coverage was then linked to advocacy and policy development work through analysis of interviews with IPV advocates and policy actors working on IPV and related issues.\nThe media analysis analyzed a sample of 366 news articles from 15 different news sources between March 11, 2020, and September 30, 2021. Seven primary themes were identified: 1) Reinforcing stigma: news media’s contribution to misunderstandings and misconceptions; 2) Causes of IPV: misplaced beliefs and distorted perceptions; 3) Stereotypes and simplifications: portrayal of victims and perpetrators; 4) Unseen shadows: the hidden plight of IPV within systems: 5) Unraveling the invisible pandemic: illuminating the impact of COVID-19 on victims and survivors; 6) Fractured foundations: the impact of COVID-19 on GBV advocacy organizations: and 7) Misguided recommendations and fragmented responses to IPV. This study found that most news articles framed IPV in a manner that reinforced stigma, perpetuated misunderstandings, and oversimplified the issue. However, there was an increase among some articles explicitly linking IPV to the COVID-19 pandemic in presenting IPV in broader context. These articles highlighted the experiences of survivors and the challenges faced by service providers during the pandemic, which helped to portray the issue as a social problem that required a systemic response.\nThe interview phase of the study included 7 advocates from GBV advocacy organizations and 9 federal policy actors who discussed the impact of news media’s portrayal of IPV on advocacy and policy decision making during the pandemic. The findings revealed that news articles that included contextual information and featured advocates as sources had an important impact on policy thinking. These articles helped create a sense of urgency among government policy actors, supporting the development of policies and programs to address IPV during the pandemic. The study’s findings suggest that the media therefore played a key albeit uneven role in shaping public discourse, advocacy efforts, and policy development related to IPV during the COVID-19 pandemic.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0170,024
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2023
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