Online user comments responding to deemed consent organ donor legislation in Nova Scotia: a divided public or a few loud voices?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Canadian province of Nova Scotia recently became the first jurisdiction in North America to pass deemed consent organ donation legislation. This change in legislation generated substantial online discussion, which we analyzed to provide insights on public perception. Methods We performed directed content analysis on 2663 user-generated comments appearing on two widely-shared Canadian Broadcasting Company (CBC) articles published online in April 2019. We determined levels of support and opposition in comments and described the specific rhetoric used for doing so. We also performed one-way ANOVA and Pearson chi-square tests to determine how the comments were being received and engaged by other users. Results A range of commentary was present in both support and opposition to the changes in legislation. There were more negative than positive comments, and negative commentary generated more replies. Positive comments were received more positively by other users, while negative comments were received more negatively. The total sum of negative comments was greatly influenced by a small number of very active participants. Negative commentary focused more on broad concepts and principles related to government, power, and individual rights rather than specific issues in the Nova Scotian context. Substantial issues of trust in the government and healthcare system were evident. Conclusions There were strong positive and negative sentiments expressed in the comments, but the total sum of negativity in the comments was significantly influenced by a small number of commentators. Analysis on the presumed consent concerns can be helpful to inform public outreach efforts. Implication Statement This research is the first to examine the robust online commentary regarding reactions to Nova Scotia’s recently-passed deemed consent organ donation law. Our analysis provides extensive detail on the commentary in favour and in opposition to the new law, which has relevance for understanding public perception and designing public outreach.
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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».