Considering the Impact of Social Media on Contemporary Improvement of Australian Aboriginal Health: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media may have a significant role in influencing the present and future health implications among Australian Aboriginal and Torres Strait Islander people, yet there has been no review of the role of social media in improving health. OBJECTIVE: This study aims to examine the extent of health initiatives using social media that aimed to improve the health of Australian Aboriginal communities. METHODS: A scoping review was conducted by systematically searching databases CINAHL Plus; PubMed; Scopus; Web of Science, and Ovid MEDLINE in June 2017 using the terms and their synonyms "Aboriginal" and "Social media." In addition, reference lists of included studies and the Indigenous HealthInfonet gray literature were searched. Key information about the social media intervention and its impacts on health were extracted and data synthesized using narrative summaries. RESULTS: Five papers met inclusion criteria. All included studies were published in the past 5 years and involved urban, rural, and remote Aboriginal or Torres Strait Islander people aged 12-60 years. No studies reported objective impacts on health. Three papers found that social media provided greater space for sharing health messages in a 2-way exchange. The negative portrayal of Aboriginal people and negative health impacts of social media were described in 2 papers. CONCLUSIONS: Social media may be a useful strategy to provide health messages and sharing of content among Aboriginal people, but objective impacts on health remain unknown. More research is necessary on social media as a way to connect, communicate, and improve Aboriginal health with particular emphasis on community control, self-empowerment, and decolonization.
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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 | 0,021 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».