‘Gut health’ and the microbiome in the popular press: a content analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Extensive research and important discoveries on the microbiome have led to a growth in media coverage. This study explores how the microbiome has been portrayed in press sources popular among American and Canadian audiences. DESIGN: Content analysis. METHODS: Using the FACTIVA Database, we compiled a finalised data set of (N=830) articles from press sources popular among American and Canadian audiences which were published between 1 January 2018 and 11 October 2019 and which contained at least one of the following search terms: 'microbiome', 'microbiota', 'gut health', 'healthy gut', 'unhealthy gut', 'gut bacteria', 'probiotic' or 'probiotics.' We performed content analysis on the articles to determine how often ideas of the microbiome were presented as beneficial, in which health contexts, and whether actions could be taken to reap stated benefits. We compared this portrayal of benefits with critical portrayals of the microbiome. RESULTS: Almost all of the articles (94%) described health benefits associated with the microbiome with many (79%) describing actions which could be taken to reap stated benefits. Articles most often described health benefits in more broad, general context (34%) and most commonly outlined actions related to food/drug (45%) as well as probiotic (27%) intake. Only some articles (19%) provided microbiome-related critiques or limitations. Some of the articles (22%) were focused on highlighting specific research developments, and in these articles, critiques or limitations were more common. CONCLUSIONS: Articles discussing the microbiome published for American and Canadian audiences typically hype the microbiome's impact and popularise gut health trends while only offering a little in the way of communicating microbiome science. Lifestyle choices including nutrition, taking probiotics, stress management and exercise are often promoted as means of reaping the microbiome-related health benefits. The trend of actionable 'gut health' is foregrounded over more evidence-based descriptions of microbiome science.
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 | 0,019 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».