Notice bibliographique
Résumé
Comics are an important art form that involve images/drawings, often combined with text. They can deliver both meaningful and enjoyable or provocative content on important topics. is one such topic – this brain injury can lead to debilitating physiological, psychological, and social consequences, and has become a hot topic in the public eye. In particular, concussions have been highlighted with respect to professional sport. However, this injury occurs in all levels of sport and is also a public health problem in other contexts of life (e.g., in transportation and in the workplace). The aim of this study is to explore the themes related to concussions that are reflected in this form of popular media. Forty-three publicly available comics were identified using the search terms Concussion + comic and Sport concussion + comic in the Google search engine. A content analysis was used to analyze these comics. The results provide an important look at the types of stereotypes, misinformation, exaggerations, correct information, and emphases that are perpetuated through this creative medium. This information allows us to recognize the messaging that is available for public consumption, and could add to our understanding of this source of knowledge. The most common themes that arose from this analysis include fear (of injury or reinjury), use of fear tactics, minimizing the gravity of the injury, the commodification of athletes, and the culture of sport. A critical discussion provides considerations for the intentional production and consumption of comics on concussions and beyond.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».