Media portrayal of illness-related medical crowdfunding: A content analysis of newspaper articles in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical crowdfunding is a growing phenomenon, and newspapers are publishing on the topic. This research analyzed how illness-related crowdfunding and crowdfunding campaigns have recently been represented in newspapers that are popular in the United States and Canada. METHODS: A sample of 336 articles about medical crowdfunding published during the two year time period from October 7, 2015 to October 6, 2017 was produced using a Factiva search of the English language newspapers with the largest Canadian and United States readership. A coding frame was developed for and applied to the sample to analyze content. RESULTS: Articles portrayed crowdfunding campaigns positively (43.75%) and neutrally (47.92%), but rarely negatively (4.76%). Articles mostly mentioned the crowdfunding phenomenon with a neutral characterization (93.75%). Few (8.63%) articles mentioned ethical issues with the phenomenon of crowdfunding. Ailments most commonly precipitating the need for a campaign included cancer (49.11%) and rare disease (as stated by the article, 36.01%). Most articles (83.04%) note where donations and contributions can be made, and 59.23% included a hyperlink to an online crowdfunding campaign website. Some articles (26.49%) mentioned a specific monetary goal for the fundraising campaign. Of the 70 (20.83%) articles that indicated the treatment sought may be inefficacious, was unproven, was experimental or lacked regulatory approval, 56 (80.00%) noted where contributions can be made and 36 (51.43%) hyperlinked directly to an online crowdfunding campaign. CONCLUSIONS: Crowdfunding campaigns are portrayed positively much more often than negatively, many articles promote campaigns for unproven therapies, and links directly to crowdfunding campaign webpages are present in most articles. Overall, crowdfunding is often either implicitly or explicitly endorsed.
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 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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».