Portrayal of Genetic Risk for Breast Cancer in Ethnic and Non-Ethnic Newspapers
Notice bibliographique
Résumé
There has been enormous attention paid to the genetics of breast cancer in this era of genomic medicine. A great deal of the interest has been generated through discourse in the public mass media. However, genetic risk is a probabilistic concept and one that requires adequate numeracy skills. The purpose of this qualitative content analysis was to describe and evaluate the portrayal of genetic risk for breast cancer in mass print media. Mass print newspapers targeting high (Ashkenazi Jews) and low (general Canadian population) genetic risk audiences and published at least monthly, available in English and accessible through public archives at the National Library of Canada, were identified and hand searched for articles on breast cancer. Approximately 47% of breast cancer articles in 6 Jewish newspapers and published between 1996-2000 identified genetics in the title, first or last paragraph compared with 17% of 145 articles in 6 provincial newspapers published in 2000. The description of breast cancer risk was equally problematic in print media targeting high and low risk audiences. Statistics were presented in complex and contradictory ways, with, for example, the confounding of individual and population based risk estimates. Inconsistent messages about the value of genetic screening for breast cancer characterized articles in both ethnic and non-ethnic newspapers. Deciphering the information into a comprehensible form is likely challenging, particularly in light of widespread numeric-literacy limitations. The publication of discrepant research findings and the perplexing statistical information consequently brought into question the credibility of the scientific process and the recommendations of health care professionals.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».