A Calculated Appeal: Infographics in the Image World of Maternal Mortality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the prominence of infographics within the contemporary visual culture of global maternal health advocacy, exploring their aesthetic, narrative and semiotic power. Infographics are a ubiquitous sensory and aesthetic feature of the global health space, filling the pages of annual reports and websites of United Nations (UN), Non-Governmental organization (NGO) and government agencies and on display in the exhibition halls and power point presentations at international conferences. I focus on the social and political work that infographics do, observing the ways in which they go beyond their remit of conveying information and rendering complex numerical data in a neutral and accessible way. I begin by describing two key historical precedents in data visualization, highlighting the pioneering work of Florence Nightingale and W.E.B. Du Bois who used data visualizations as tools in their advocacy projects of social and institutional change. Infographics in the global maternal health advocacy space, I argue, are likewise calculated appeals, combining numbers with color and compelling imagery to move the viewer to awareness and action. Further, they tend to follow a contemporary neoliberal script that frames maternal survival in terms of investment, empowerment, and economic potential. In this way they shape how we understand the problem of maternal mortality and they legitimize solutions that can be taken up by policy makers and funders. This analysis contributes to broader anthropological conversations about visuality, biopolitics, and the humanitarian logic and procedural aesthetics of the contemporary global health enterprise.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle