Communicating Medical Information Online. The Case of Adolescent Health Websites
Notice bibliographique
Résumé
In recent times, our understanding and practice of public health has been increasingly guided by technological advances generally based on governmental decisions (Green et al. 2009). Not only does the growth of a public system for protecting health hinge upon scientific discovery and dissemination of medical knowledge, but also the World Wide Web has considerably changed the health communication environment. This paper considers the online health information addressed to adolescents. Given that young people have difficulty accessing traditional health services, in theory, the Internet might offer them a more confidential and convenient access to an unprecedented level of information about a diverse range of subjects (Hansen et al. 2003). In this context, the analysis concentrates on ‘adolescent health,’ and compares and contrasts the discourse of three websites: Healthdirect, a free service supported by the Government of Australia, SAHM managed by a multidisciplinary society based in the USA, Canada and the UK, and TeenMentalHealth.Org managed by the WHO (World Health Organization) Collaborating Centre in Mental Health Policy and Training. The study is designed to highlight both the specificities of communication of ‘adolescent health’ (Harvey 2014; Gotti, Maci and Sala 2015; Garzone and Ilie 2014), and the linguistic/discoursal and visual strategies adopted over the dedicated online platforms. Given the communicative immediacy of the new medium and the specificities of the target audience, it becomes crucial to see how the selected websites both linguistically and visually communicate medical information to adolescent web-users (LeVine and Scollon 2004; Kolucki and Lemish 2011).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,088 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».