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Enregistrement W2076015037 · doi:10.1080/10810730305733

The Influence of Famous Athletes on Health Beliefs and Practices: Mark McGwire, Child Abuse Prevention, and Androstenedione

2003· article· en· W2076015037 sur OpenAlexaff
William J. Brown, Michael D. Basil, Mihai C. Bocârnea

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Communication · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndrostenedionePublic healthAthletesHEROPsychologyIdentification (biology)Suicide preventionPoison controlMedicineDevelopmental psychologyEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When Mark McGwire broke Roger Maris's home run record in September of 1998, he was instantly declared an American hero and held up as a positive role model for teenagers and young adults. The extensive media attention focused on McGwire made the general public aware of his use of a muscle-building dietary supplement, Androstenedione. It also increased the public's awareness of McGwire's public service to prevent child abuse. The present research assesses audience involvement with McGwire through parasocial interaction and identification, and the effects of that involvement on audience knowledge of and attitudes toward Androstenedione and child abuse prevention. Results indicate parasocial interaction with an athlete regarded as a public role model likely leads to audience identification with that person, which in turn promotes certain attitudes and beliefs. In this case, parasocial interaction and identification with Mark McGwire was strongly associated with knowledge of Androstenedione, intended use of the supplement, and concern for child abuse. Implications of this research for featuring celebrities in health communication campaigns are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations171
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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