An Evaluation of Low Back-pain–related Content in Canadian Newspaper Media
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Review of newspaper articles. OBJECTIVE: To assess the content of newspaper articles in 2 provinces in Canada to determine if rest or avoidance of activity is being recommended for back pain. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Inaccurate back pain beliefs in the general public may arise due to messages in the mass media. One persisting belief in Canada is that rest or activity avoidance is needed until back pain resolves. METHODS: We searched newspapers in 2 Canadian provinces via an electronic database for articles discussing back pain. Two trained raters used an article review template to indicate whether the article's main recommendation was to stay active, rest, was neutral (indicating a balance between rest and activity), or did not provide advice on level of activity during an episode of back pain. RESULTS: One hundred 29 articles were identified. The primary advice provided related to level of activity during an episode of back pain was stay active in 24% of articles, whereas no articles primarily recommended rest or avoidance of activity. Sixteen percent of articles were rated as neutral, indicating the authors suggested a balance between rest and activity. CONCLUSIONS: Back-pain-related newspaper articles do not carry messages that advocate rest or avoidance of activity, but rather highlight the importance of staying active during an episode or participating in exercise.
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.
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 | 0,017 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».