Trends in Newspaper Coverage of Mental Illness in Canada: 2005–2010
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Much research suggests that the general public relies on the popular media as a primary source of information about mental illness. We assessed the broad content of articles relating to mental illness in major Canadian newspapers over a 6-year period. We also sought to assess if such content has changed over time. METHODS: We conducted a retrospective analysis of Canadian newspaper coverage from 2005 to 2010. Research assistants used a standardized guide to code 11 263 newspaper articles that mention the terms mental health, mental illness, schizophrenia, or schizophrenic. Once the articles were coded, descriptive statistics were produced for overarching themes and time trend analyses from 2005 to 2010. RESULTS: Danger, violence, and criminality were direct themes in 40% of newspaper articles. Treatment for a mental illness was discussed in only 19% of newspaper articles, and in only 18% was recovery or rehabilitation a significant theme. Eighty-three per cent of articles coded lacked a quotation from someone with a mental illness. We did not observe any significant changes over time from 2005 to 2010 in any domain measured. CONCLUSION: There is scope for more balanced, accurate, and informative coverage of mental health issues in Canada. Newspaper articles infrequently reflect the common realities of mental illness phenomenology, course, and outcome. Currently, clinicians may direct patients and family members to other resources for more comprehensive and accurate information about mental illness.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».