Hollywood raising awareness of smoking-related diseases: can it proactively counteract the impact of smoking in movies?—the final mission of Star Trek’s Mr Spock
Notice bibliographique
Résumé
On 27 February 2015, generations of fans of Star Trek lost one of its iconic characters. That day, Leonard Nimoy, also known as Mr Spock on the starship Enterprise , died as a consequence of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). What many people may not know about Leonard is that since his COPD diagnosis in 2013, despite giving up smoking about 30 years earlier, he became a Star -educator on his own disease. He reached out to his fans on Twitter and in interviews, discussing the burden of COPD, motivating people to quit smoking and highlighting his personal struggles while living with COPD. For a good reason: COPD is now the third leading cause of death in the world and is primarily caused by smoking exposure, but it is still one of the diseases that are least known by the general audience. After his death, his daughter and her husband continued his mission by announcing the film ‘Remembering Leonard—His Life, Legacy and Battle with COPD’, a documentary that will aim to educate viewers about COPD by using personal stories of Leonard, as well as information about treatments. It is expected to be launched in 2016. 1 Ironically, many people may actually have initiated smoking because of television and Hollywood smoking influences. 2 Therefore we were wondering whether we could also use movies and famous actors to educate their viewers on the health risks of smoking (i.e. the risk of lung cancer, cardiovascular disease and COPD) and actively involve Hollywood in helping them to quit—or never start—smoking?
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».