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Enregistrement W2130585301 · doi:10.1093/jnci/djs649

Enhancing Citizen Engagement in Cancer Screening Through Deliberative Democracy

2013· article· en· W2130585301 sur OpenAlexaff
Lucie Rychetnik, Stacy M. Carter, Julia Abelson, Hazel Thornton, Alexandra Barratt, Vikki Entwistle, Geraldine Mackenzie, Glenn Salkeld, Paul Glasziou

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberative democracyDemocracyPublic relationsPolitical scienceDeliberationProcess (computing)BusinessPublic administrationPoliticsLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer screening is widely practiced and participation is promoted by various social, technical, and commercial drivers, but there are growing concerns about the emerging harms, risks, and costs of cancer screening. Deliberative democracy methods engage citizens in dialogue on substantial and complex problems: especially when evidence and values are important and people need time to understand and consider the relevant issues. Information derived from such deliberations can provide important guidance to cancer screening policies: citizens' values are made explicit, revealing what really matters to people and why. Policy makers can see what informed, rather than uninformed, citizens would decide on the provision of services and information on cancer screening. Caveats can be elicited to guide changes to existing policies and practices. Policies that take account of citizens' opinions through a deliberative democracy process can be considered more legitimate, justifiable, and feasible than those that don't.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations76
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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