Content analysis of Canadian newspapers articles and readers’ comments related to schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a complex biochemical brain disorder with significant prevalence rates. People suffering from schizophrenia are stigmatized in the society at both the personal and institutional level. With newspapers (print and electronic) serving as the voice of the masses, people with schizophrenia are often negatively represented. In this study we collected all articles of the year 2014 from top-10 online available English language Canadian newspapers by using schizophrenia as a keyword. Readers’ comments and social media sharing information of each of the articles were also collected. Inclusion-exclusion criteria and coding schema were developed to select and categorize relevant articles and comments. Statistical analyses were performed to see the relation of social media sharing with different categories of articles. Our study revealed that news of crime and violence by people with schizophrenia hold the highest representation; subsequently, in these type of articles most of the readers’ comments were negative. On the other hand, readers mentioned positive comments and showed sympathy for those who are suffering from the stigma. This study unveiled how schizophrenia is presented in the articles of top-10 online available English language Canadian newspapers. Also, the analysis of readers’ comments and sharing in social media were a reflection of readers’ reaction to schizophrenia and people with schizophrenia.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».