MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765199182 · doi:10.11114/smc.v5i2.2687

Reframing Fetal Alcohol Spectrum Disorder: Studying Culture to Identify Communication Challenges and Opportunities

2017· article· en· W2765199182 sur OpenAlexaboutno aff
Nathaniel Kendall‐Taylor, Marissa Fond

Notice bibliographique

RevueStudies in Media and Communication · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingSalience (neuroscience)Public relationsFetal Alcohol Spectrum DisorderPublic healthSet (abstract data type)Public engagementCulturally appropriateFace (sociological concept)Fetal alcoholSociologyPsychologySocial psychologyPolitical scienceMedicineSocial scienceComputer scienceNursingCognitive psychologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implicit cultural understandings challenge those working to increase public awareness and support for programs to prevent and address fetal alcohol spectrum disorder (FASD). Understanding these cultural beliefs reveals key challenges that communicators face; it also helps identify opportunities to foster public engagement and build support for policies and programs that are important for reducing the prevalence of FASD as a public health issue. Through a series of interviews with members of the public in Manitoba, Canada, we identify the cultural models that members of the Manitoban public draw on to make sense of this issue. These models and their implications are used to create a set of recommendations that can improve understanding of the issue, increase issue salience, and generate support for solutions. While the research presented is specific to Manitoba, findings have significance for those working on FASD in other areas and for those working on other public health and science translation projects.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudies in Media and CommunicationMême sujetPrenatal Substance Exposure EffectsTravaux en français237 207