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Enregistrement W2765264680 · doi:10.1002/pra2.2017.14505401073

Health information behavior research with marginalized populations

2017· article· en· W2765264680 sur OpenAlexaff
Blake Hawkins, Kaitlin Light Costello, Tiffany C. Veinot, Amelia N. Gibson, Devon Greyson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Michigan
Mots-clésInformation behaviorPublic relationsInformation seekingSociologyContext (archaeology)Variety (cybernetics)Health equityPsychologyInternet privacySocial psychologyHealth carePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT As part of an increasingly vibrant area of research, information behavior scholars have shown that traditionally marginalized populations (e.g., older adults, LGBTQ people, people of color, low‐income people and people with chronic diseases or disabilities) may have distinct health information needs and information behaviors. These differences may arise from unique patterns in marginalized groups' life experiences, health risks and burdens, social networks and available resources, as well as dynamics of social marginalization and exclusionary service design. This subfield of information studies challenges established notions of health information‐seeking behaviours to further develop theories and models, as well as propose new models for information services and technologies. The unique characteristics of marginalized populations have necessitated the development of novel research approaches and methods, as well as interdisciplinary collaborations and community‐based partnerships. This panel invites audience members to think critically about what it means to engage marginalized populations in research and the methods and approaches needed to do so in a health context. It will also allow participants to broaden their understanding about the health information‐seeking behaviors of marginalized populations. Panelists will introduce and contextualize marginalized populations' health information‐seeking behaviours and explore potential or existing connections between themes from a variety of disciplines. Following a brief introduction and presentations from five panelists (who are themselves exploring marginalized populations' health information‐seeking behaviours), there will be an open discussion session with the audience in a World Café format.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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