Quality evaluation of geriatric health information on Yahoo! Answers : a cross-cultural comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Given the increases on global ageing population, popularity of social Q&A sites and the level of geriatric health concerns from family caregivers, it raises the uncertainty about the quality of health information on social Q&A sites for family caregivers of elderly. The purposes of this study are to evaluate the quality of geriatric health information on social Questions and Answers (Q&A) sites: Yahoo! Answers from registered nurses’ perspective, to identify the structural patterns of questions and answers vary in quality and to discover the cultural aspects in relation to the findings. A total of 60 question-answers set is retrieved from regional Yahoo! Answers sites, including Australia, Canada, UK & Ireland, US, Hong Kong, Mainland China and Taiwan. 126 English answers and 112 Chinese answers are examined. \n \nThrough a mixed method approach, results show that the overall information quality provided in Chinese group is relatively poorer than those of English. About 40% of questioners form both groups are not capable of judging the best answer among choices. In terms of structural patterns, questioners from both language groups are less capable of asking questions with clear focuses. 4 structural patterns, including Chinese and English answers with good and poor quality, are identified. Furthermore, cultural differences are found to have a significant impact on the level of information quality in social Q&A site. Finally, recommendations to corresponding social sectors are made for improving the current information quality of social Q&A sites in future.
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 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 | 0,024 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».