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Enregistrement W1982557808 · doi:10.12927/hcpol.2012.23024

Breaking News in Health Policy and the Power of Social Media

2012· editorial· en· W1982557808 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Zelmer

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2012
Typeeditorial
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupreme courtLawPolitical sciencePresidential electionPoliticsSocial mediaPresidential systemMandate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

n June 28th, the Supreme Court of the united States announced its decision on the Patient Protection and Affordable Care Act.for the country' s health policy watchers, the wait had been as long -and the tension was as high -as for kids on Christmas morning.The lead-up began months before.There was endless speculation about what the result would be.Would the Court find that the individual mandate was valid or not?What about the other provisions of the Act?How would the vote split?Commentators from across the political spectrum weighed in, as did the stock market and gamblers (Hancock 2012).And finally, the morning of the decision' s announcement arrived.Because it would have profound effects for healthcare, and possibly for the upcoming presidential race, major media outlets treated the story as breaking news.They were broadcasting developments live, each aiming to be first to get the news out.Almost as interesting as the decision itself (Supreme Court of the united States 2012) was the drama that unfolded around the announcement (Goldstein 2012).Within the Court, the usual protocols and ceremonies were observed.The marshal of the Court gaveled the Courtroom to order.The Justices took the bench.Outside, millions were anxiously waiting to learn what the decision would be.With the high volume of traffic, the Supreme Court' s website failed.As a result, everyone outside the Court, including President Obama, were dependent on the media at the Court to get the results.I happened to be in New York for a health policy meeting that day.As the clock ticked past 10 o' clock, participants from the united States were risking repetitive strain injury by pressing the "refresh" buttons on their browsers as fast as they could to see the news as soon as it was available.Bloomberg was first to publish that the decision had been issued and also first to report on the results (Goldstein 2012).fifty-two seconds after the Chief Justice began speaking at 10:06:40, Bloomberg announced that the Court had upheld the Act.Shortly thereafter, so did Reuters, Associated Press and dow Jones.But initial on-air reports and social media posts from CNN and fox News got the results wrong.In just a few minutes, these messages reached thousands, maybe millions, of people.Those without access to a copy of the judgment were left wondering who was right.Ironically, while new technology compressed the news cycle and helped to spread incorrect information quickly, it also contributed to solving the problem.many, including the president' s

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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