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Enregistrement W2138515006 · doi:10.2196/jmir.9.2.e18

Language Preferences on Websites and in Google Searches for Human Health and Food Information

2007· article· en· W2138515006 sur OpenAlexaff
Punam Mony Singh, Carly A Wight, Olcan Sercinoglu, Artem Boytsov, Manish N. Raizada

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetWorld Wide WebLocal languageComputer scienceInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While it is known that the majority of pages on the World Wide Web are in English, little is known about the preferred language of users searching for health information online. OBJECTIVES: (1) To help global and domestic publishers, for example health and food agencies, to determine the need for translation of online information from English into local languages. (2) To help these agencies determine which language(s) they should select when publishing information online in target nations and for target subpopulations within nations. METHODS: To estimate the percentage of Web publishers that translate their health and food websites, we measured the frequency at which domain names retrieved by Google overlap for language translations of the same health-related search term. To quantify language choice of searchers from different countries, Google provided estimates of the rate at which its search engine was queried in six languages relative to English for the terms "avian flu," "tuberculosis," "schizophrenia," and "maize" (corn) from January 2004 to April 2006. The estimate was based on a 20% sample of all Google queries from 227 nations. RESULTS: We estimate that 80%-90% of health- and food-related institutions do not translate their websites into multiple languages, even when the information concerns pandemic disease such as avian influenza. Although Internet users are often well-educated, there was a strong preference for searching for health and food information in the local language, rather than English. For "avian flu," we found that only 1% of searches in non-English-speaking nations were in English, whereas for "tuberculosis" or "schizophrenia," about 4%-40% of searches in non-English countries employed English. A subset of searches for health information presumably originating from immigrants occurred in their native tongue, not the language of the adopted country. However, Spanish-language online searches for "avian flu," "schizophrenia," and "maize/corn" in the United States occurred at only <1% of the English search rate, although the US online Hispanic population constitutes 12% of the total US online population. Sub-Saharan Africa and Bangladesh searches for health information occurred in unexpected languages, perhaps reflecting the presence of aid workers and the global migration of Internet users, respectively. In Latin America, indigenous-language search terms were often used rather than Spanish. CONCLUSIONS: (1) Based on the strong preference for searching the Internet for health information in the local language, indigenous language, or immigrant language of origin, global and domestic health and food agencies should continue their efforts to translate their institutional websites into more languages. (2) We have provided linguistic online search pattern data to help health and food agencies better select languages for targeted website publishing.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,360 · 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.

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

Citations50
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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