Caught between hostile and hospitable: Navigating the challenging menopausal journey
Notice bibliographique
Résumé
Consumer learning is often associated with positive experiences in marketing literature, where individuals voluntarily engage in acquiring a new consumption repertoire through market resources. In contrast, recent research has shown that learning can also occur in challenging scenarios, where individuals are forced to engage in an uncomfortable learning process, highlighting a clear division between hospitable and hostile environments. However, how do consumers learn in environments that offer both hostile and hospitable experiences? By studying the current menopause context in Canada, I investigate how individuals undergoing this physiological transition cope with uncomfortable bodily changes while engaging with a market that offers various learning resources. Drawing on in-depth interviews, passive netnography, archival data from Reddit forums, YouTube videos and podcasts, my findings reveal that complex vocabulary, idiosyncratic symptoms, diagnostic inaccuracy, and trial-and-error cycles shape the hostile menopause learning environment. Notably, in this environment, institutional resources from relevant health market actors emerge, offering both hospitable and hostile experiences to menopausal individuals. A similar duality is also observed among menopausal communities, where consumers connect to share experiences, seeking mutual support and additional learning resources. This research contributes to the literature on consumer learning, communities and market actors. From a practical perspective, the study also highlights issues in the current health care market and offers insights for both market actors and individuals navigating menopause.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».