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Enregistrement W1987662731 · doi:10.1080/10410230701283322

SARS Wars: An Examination of the Quantity and Construction of Health Information in the News Media

2007· article· en· W1987662731 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueHealth Communication · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of VictoriaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésPersuasionHealth communicationElaboration likelihood modelContext (archaeology)PsychologySocial mediaPublic healthPerceptionAdvertisingPublicationThe InternetHealth riskNews mediaSocial psychologyComputer scienceMedicineEnvironmental healthWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The media have the power to sway public perception of health issues by choosing what to publish and the context in which to present information. The media may influence an individual's tendency to overestimate the risk of some health issues while underestimating the risk of others, ultimately influencing health choices. Although some research has been conducted to examine the number of articles on selected health topics, little research has examined how the messages are constructed. The purpose of this article is to describe an examination of the construction of news reports on health topics using aspects of the social amplification of risk model and the elaboration likelihood model of persuasion for theoretical direction. One hundred news media reports (print, radio, television, and Internet) were analyzed in terms of message repetition, context, source, and grammar. Results showed that health topics were more often discussed in terms of risk, by credible sources using strong language. This content analysis provides an empirical starting point for future research into how such health news may influence consumer's perceptions of health topics.

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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,324 · 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