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Enregistrement W3035108209 · doi:10.1177/2055207620932336

Features of YouTube <sup>™</sup> videos produced by individuals who self-identify with borderline personality disorder

2020· article· en· W3035108209 sur OpenAlexaff
Vera Woloshyn, Michael Savage

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUploadBorderline personality disorderMental healthPsychologyCoping (psychology)PersonalityInternet privacyApplied psychologyClinical psychologySocial psychologyPsychiatryWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Many individuals use YouTube™ to seek out information and share first-hand experiences about mental illnesses, as well as to gain a sense of community. YouTube™ use may be especially appealing when offline supports are lacking or difficult to access, and when there is a fear of stigmatisation. Borderline personality disorder (BPD), also referred to as emotionally unstable personality disorder (EUPD), is a complex and often stigmatised mental-health disorder. The primary objective of this study was to describe the dominant messages that individuals who self-identify with the diagnosis of BPD present through YouTube™ videos. METHODS: The content analysis method was used to review 349 first-person YouTube™ uploads. Videos were coded for information regarding video and vlogger characteristics, video type, vlogger motivation and video content. Associations between video features including upload date and style and vlogger experience and motivation were examined. RESULTS: Findings indicate that more people who self-identify as being diagnosed with BPD are creating YouTube™ videos about their experiences, and these videos have shifted over time from being mostly anonymous multimedia productions to being monologues where the vlogger speaks directly to their audience. Discussions related to DSM-5 symptoms, treatment, effective coping and hope for the future are elements found in the uploads. CONCLUSION: The nature and content of BPD first-person YouTube™ uploads has increased and changed over time. Increased awareness of these changes may assist mental-health practitioners to support clients and direct them to explore uploads that offer hope and promote engagement in help-seeking and effective coping behaviours.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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