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Enregistrement W4206901333 · doi:10.2196/30085

Readability of Korean-Language COVID-19 Information from the South Korean National COVID-19 Portal Intended for the General Public: Cross-sectional Infodemiology Study

2022· article· en· W4206901333 sur OpenAlexvenueno aff
Hana Moon, Geon Ho Lee, Yoon Jeong Cho

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityParagraphThe InternetTest (biology)Reading (process)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceMedicineWorld Wide WebLinguisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coronavirus pandemic has increased reliance on the internet as a tool for disseminating information; however, information is useful only when it can be understood. Prior research has shown that web-based health information is not always easy to understand. It is not yet known whether the Korean-language COVID-19 information from the internet is easy for the general public to understand. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the readability of Korean-language COVID-19 information intended for the general public from the national COVID-19 portal of South Korea. METHODS: A total of 122 publicly available COVID-19 information documents written in Korean were obtained from the South Korean national COVID-19 portal. We determined the level of readability (at or below ninth grade, 10th to 12th grade, college, or professional) of each document using a readability tool for Korean-language text. We measured the reading time, character count, word count, sentence count, and paragraph count for each document. We also evaluated the characteristics of difficult-to-read documents to modify the readability from difficult to easy. RESULTS: The median readability level was at a professional level; 90.2% (110/122) of the information was difficult to read. In all 4 topics, few documents were easy to read (overview: 5/12, 41.7%; prevention: 6/97, 6.2%; test: 0/5, 0%; treatment: 1/8, 12.5%; P=.006), with a median 11th-grade readability level for overview, a median professional readability level for prevention, and median college readability levels for test and treatment. Difficult-to-read information had the following characteristics in common: literacy style, medical jargon, and unnecessary detail. CONCLUSIONS: In all 4 topics, most of the Korean-language COVID-19 web-based information intended for the general public provided by the national COVID-19 portal of South Korea was difficult to read; the median readability levels exceeded the recommended ninth-grade level. Readability should be a key consideration in developing public health documents, which play an important role in disease prevention and health promotion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,268
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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