Internet health scams—Developing a taxonomy and risk‐of‐deception assessment tool
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of health scams in Canada is increasing, facilitated by the rise of the Internet. However, little is known about the nature of this phenomena. This study sought to methodically identify and categorise Internet-based Health Scams (IHS) currently active in Canada, creating an initial taxonomy based on systematic Internet searches. A five-step Delphi approach, comprised of a multidisciplinary panel of health professionals from the University of British Columbia, in Vancouver, Canada, was used to establish consensus. The resulting taxonomy is the first to characterise the nature of IHS in North America. Five core areas of activity were identified: body image products, medical products, alternative health services, healthy lifestyle products, and diagnostic testing services. IHS purveyors relied on social expectations and psychological persuasion techniques to target consumers. Persuasion techniques included social engagement, claims of miraculous effects, scarcity, and the use of pseudoscientific language. These techniques exploited personality traits of sensation seeking, needing self-control, openness to taking risks, and the preference for uniqueness. The data gathered from the taxonomy allowed the Delphi panel to develop and pilot a simple risk-of-deception tool. This tool is intended to help healthcare professionals educate the public about IHS. It is suggested that, where relevant, healthcare professionals include a general discussion of IHS risks and marketing techniques with clients as a part of health promotion activities.
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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 | 0,024 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».