Conflict of interest and funding in health communication on social media: a systematic review v1
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To synthesize the available evidence on the disclosure of conflicts of interests by individuals posting health messages on social media, and on the reporting of funding sources of studies cited in health messages on social media Study design: systematic review Data Sources: We developed a search strategy, using the help of a librarian, for MEDLINE, EMBASE and Google Scholar electronic databases from 2005 to present. The search combined various keywords and medical subject headings (MeSH) terms relevant to concepts of conflict of interest, funding, and social media. We did not restrict the search to specific languages. Teams of two reviewers will conduct the screening in duplicate and independently. We will also screen the reference lists of included studies as well as other relevant papers. Data abstraction: The reviewers will abstract data from eligible studies in duplicate and independently. We will use a standardized and pilot-tested data abstraction form. We will abstract information on the general characteristics of included studies, characteristics of the social media examined, conflict of interest, and funding. Quality assessment: A team of two reviewers will assess independently the risk of bias of included studies using the relevant part of the Mixed Methods Appraisal Tool.
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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 | 0,069 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».