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Enregistrement W4286559991 · doi:10.1101/2022.07.19.22277801

How the Malian press treated hydroxychloroquine at the beginning of the COVID-19 pandemic

2022· preprint· en· W4286559991 sur OpenAlexaff
Fabrice FE Escot, Kate Zinszer, Nathan NP Peiffer-Smadja, A. Coulibaly, Adrien Saucier, Valéry Ridde

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroxychloroquineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPolitical scienceGuardianPoliticsMedicineLawInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The global debate on the efficacy of hydroxychloroquine (HCQ) on COVID-19 has gone far beyond the scientific framework and has been highly politicized. These issues immediately invested the debate on HCQ and made it an object of particular crystallization. This study analyzes, through the Malian press, the echo of this debate in the national background. Methods Mixed methods design, based on a review of 452 articles about COVID-19 published by six major Malian newspapers, from January 1st to July 31st 2020. Results of a content analysis with WORDSTAT8 software were further explained by a thematic qualitative analysis using and deductive-indictive approach. Results The debate on HCQ has had very little echo in the Malian press despite some interest, because of a lack of anchoring and thus of a “response” at the national level. The national health authorities, who adopted the treatment as part of clinical trials, and the press, stayed away from both the medical and the “ideological” components of the debate, despite these a priori directly involved a country like Mali. Conclusions The paper sheds light on the issues at stake in the HCQ debate based on a case study of an atypical country in terms of impacts of Covid-19. The governance of COVID helped crystallize political opposition to the presidential regime leading to a coup in August.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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