Notice bibliographique
Résumé
A systematic review of medical reports produced only one case of a patient being harmed by the internet, reported Anthony Crocco of Montreal Children's Hospital at last week's meeting. Crocco and his contributors began their study in response to the huge amount of publicity given to the harm that might be done to people by information about health on the internet that was wrong, incomplete, or impossible to understand. They expected to find many cases of harm. But having conducted a sophisticated search of five databases, including Medline and Embase, they found only one case—of a patient with lung cancer who had ordered a drug through the internet and died from taking it. They did find eight papers describing self injury resulting from accurate information on the internet, but the intention had existed before the internet was accessed. Surprised by their results, Crocco and others wondered whether that meant that the internet had not caused harm, their search had been inadequate, or studies reporting harm had simply not been published. Crocco is, however, a snowboarder, and he was able to find many reports of harm resulting from snowboarding. Some in the audience suggested that the study reflects the fact that anxiety surrounding the internet is just like the anxiety that surrounds much that is new, including videos, computer games, and—years ago—bicycles and books. Another member of the audience said that with 50-100 million people using the internet and half looking for health information at some time it was inconceivable that both benefits and harms had not resulted. The important question was to measure both the benefits and the harms.
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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 | 0,083 | 0,368 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».