Newspaper Coverage of Autism Treatment in Canada: 10-Year Trends (2004–2013)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare trends in coverage of empirically supported and alternative autism treatments in Canadian newspapers during a 10-year period and to examine whether the portrayal of empirically supported and alternative treatments differed. METHOD: We searched a sample of 10 daily local and national Canadian newspapers using the word autism combined with intervention or treatment in the Proquest Canadian Newsstand and Eureka.cc databases, which yielded a total of 857 articles published between 2004 and 2013. In our subsequent analyses, we only included articles whose main topic was autism and that referred to at least one treatment. We then categorized the 137 remaining articles by treatment and rated whether each treatment category was portrayed in a favourable, unfavourable, or neutral manner. RESULTS: In total, 46% of the articles discussed at least 1 empirically supported treatment, 53% at least 1 alternative treatment, and 12% at least 1 uncategorized treatment. Newspaper articles provided favourable, unfavourable, and neutral portrayals of empirically supported treatments in 75%, 10%, and 16% of cases, respectively. In contrast, alternative treatments were portrayed favourably in 52%, unfavourably in 32%, and neutrally in 16% of cases. Our analyses indicated that empirically supported treatments were portrayed more favourably than alternative treatments (χ(2) = 10.42, df = 2, P = 0.005). CONCLUSIONS: Despite some encouraging trends, our study has shown that researchers and clinicians must continue to clarify misconceptions about autism treatment. Families of people with autism spectrum disorders should be directed toward more reliable and accurate sources of information.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».