MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3089691872 · doi:10.24095/hpcdp.33.3.02f

Quantifier l'utilisation que les Canadiens font d'Internet comme source d'information sur la modification de certains comportements, identifiés comme facteurs de risque modifiables du cancer

2013· article· fr· W3089691872 sur OpenAlexvenueaboutno aff
CG Richardson, LG Hamadani, Carolyn Gotay

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La présente étude visait à quantifier la fréquence à laquelle les Canadiens consultent Internet pour trouver des renseignements sur la modification de comportements qui sont des facteurs de risque modifiables du cancer, et à déterminer le moment choisi pour effectuer leurs recherches. Méthodologie Nous avons utilisé l'outil générateur de mots clés Keywords du programme AdWords de Google pour estimer le nombre de recherches effectuées sur Internet au Canada entre juillet 2010 et mai 2011 pour trouver des renseignements associés aux mots clés anglais « physical activity/exercise », « healthy eating/weight loss » et « quit smoking ». Résultats Dans le cas de « physical activity/exercise », 663 mots clés connexes ont donné lieu à 117 951 699 recherches. Pour ce qui est de « healthy eating/weight loss », 687 termes apparentés ont conduit à 98 277 954 recherches. « Quit smoking » a été associé à 759 mots clés, qui ont mené à 31 688 973 recherches. Toutes ces recherches ont atteint un pic en janvier 2011. Conclusion De nombreux Canadiens font, surtout en janvier, des recherches sur Internet à propos de certains changements de comportements de santé. Ces changements étant susceptibles de favoriser la prévention du cancer, les principaux intervenants dans ce domaine devraient en tirer profit, définir des priorités en matière de transfert des connaissances et travailler avec les organismes de santé à l'élaboration de stratégies fondées sur des données probantes, stratégies favorisant l'utilisation d'Internet pour encourager ces changements de comportement.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaladies chroniques et blessures au CanadaMême sujetHealth Literacy and Information AccessibilityTravaux en français237 207