Assessing Fidelity to Suicide Reporting Guidelines in Canadian News Media: The Death of Robin Williams
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mindset is a short recently-published booklet funded by the Mental Health Commission of Canada outlining evidence-based guidelines and best practices for journalists writing about mental health and suicide. Our study aimed to assess fidelity to Mindset recommendations in Canadian newspaper reports of a recent celebrity suicide. A secondary aim is to identify common themes discussed in these newspaper articles. METHODS: Articles about Robin Williams' suicide from major Canadian newspapers were gathered and coded for presence or absence of each of the 14 recommendations in the "Covering Suicide" section of Mindset. A threshold of 80% was set to test for high fidelity to the guidelines. A qualitative content analysis of the articles was also undertaken to discern common themes and social issues discussed in the articles. RESULTS: Fifty-five per cent of articles surpassed the 80% threshold for high fidelity, while 85% applied at least 70% of the recommendations. The recommendation most commonly overlooked was "Do tell others considering suicide how they can get help," which was absent in 73% of articles. The most common themes discussed were those of addictions and stigma. CONCLUSIONS: The news articles generally follow the evidence-based guidelines regarding the reporting of suicide set out in Mindset. This is a welcome development. Future research should continue to examine reporting of suicide to assess for further improvements, while also examining the wider impact of Mindset on the reporting of mental illness per se.
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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 | 0,082 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».