How Did They Do It? Analyzing the Landscape of HIV Criminalization Reform in the USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This study investigates the strategies associated with successful reform or repeal of HIV-specific criminal laws in the USA. These laws penalize people living with HIV (PLWH), often for behavior posing minimal or no risk of transmission, and perpetuate stigma and discrimination. Methods We applied McGarrell and Castellano’s integrative conflict model to analyze seven state-level legislative campaigns. Our dataset included legislative records and 135 media reports coded for thematic content related to stakeholder strategies and resonant framing. Results We identified five key strategies for successful reform: (1) making rhetorical appeals that resonate with issues of broad political import; (2) mobilizing “moral entrepreneurs” to champion legislative change; (3) building coalitions across advocacy groups; (4) leveraging broader legislative movements; and (5) spotlighting egregious legal outcomes to erode the legitimacy of existing laws. These strategies aligned legislative efforts with public concerns and political opportunities, leading to significant reform in diverse political contexts. Conclusions Reform campaigns are iterative and context-specific, requiring sustained advocacy and strategic alignment among stakeholders. Tailored approaches that align with state-specific political, social, and legal conditions enhance the likelihood of success. Policy Implications Policymakers and advocates should cultivate moral entrepreneurs to serve as public representatives, build cohesive coalitions with unified strategies, and deploy resonant frames that link HIV criminalization to issues of broad social import. Flexibility to seize emergent opportunities and focus on legislative strategies can help advance reform efforts. Long-term advocacy is critical to achieving meaningful change while avoiding unintended consequences, such as criminalizing other infectious diseases.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».