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Enregistrement W2736690871 · doi:10.1177/0196859917722364

Making the Virtual Rounds: The Use of Blogs by Health-Care Professionals

2017· article· en· W2736690871 sur OpenAlexaff
Casey Scheibling, James Gillett, Gordon Brett

Notice bibliographique

RevueJournal of Communication Inquiry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationThematic analysisHealth careReputationPublic relationsHealth professionalsSocial mediaSociologyWork (physics)Qualitative researchDigital healthEveryday lifeNursingPsychologyMedicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the “Health 2.0” era, digital media has altered how health care is conducted and how patients consume medical information. This article explores the reasons why health-care professionals create their own blogs and how they use blogging as a component of their work. We examine interviews with medical bloggers ( n = 83) featured on “Grand Rounds,” a weekly medical blog forum or “carnival,” to interpret the ways in which blogging is incorporated into their everyday lives. In performing a qualitative thematic analysis, we develop five themes that help capture what blogs mean to these health-care practitioners. The uses of blogs speak to articulating and reestablishing a professional reputation, connecting with patients informally, writing for therapeutic reasons, negotiating institutional constraints, and promoting community and health-care reform.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,499
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,047 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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