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Enregistrement W4307180770 · doi:10.1080/10410236.2022.2137771

Risk Communication in Public Health: Lessons from a Historic Fluoridation Debate in Saskatchewan

2022· article· en· W4307180770 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHealth Communication · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationOutreachPublic relationsPublic healthHealth communicationNewspaperPsychological interventionSocial mediaInformation DisseminationPolitical sciencePopulationWater fluoridationMass mediaMedicineEnvironmental healthNursingComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective risk communication is critical to gain public support when implementing population-level health interventions. Analysis of previous public health campaigns can provide guidance for future efforts. This case study examined a successful community water fluoridation campaign in Saskatoon, Canada, during 1953/54. The key strategies and messaging used by both sides of the debate were assessed using two publicly available historic data sources: documents in the city archives and newspaper coverage. The anti-fluoridation campaign approaches (e.g. misinformation, innuendo, half-truths and scare words, requesting a plebescite) were similar to those used elsewhere by this movement as described in the literature. Key features of the effective pro-fluoridation campaign included extensive community outreach, involvement of local experts, dissemination of supporting evidence while aggressively addressing misinformation, highlighting the support of relevant health organizations, and ensuring key messages received media coverage. This study illustrates how misinformation and public opposition has posed a challenge to public health efforts long before the advent of social media and highlights strategies, consistent with current risk communication principles, that have stood the test of time.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,280 · 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