Analyzing Social Media Policies on Muscle-Building Drugs and Dietary Supplements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of legal and illegal muscle-building drugs and dietary supplements has been linked to many adverse health and social outcomes. Research has shown that social media use is associated with the use of these drugs and dietary supplements; however, it remains unknown whether social media companies have specific policies related to the content and advertising of muscle-building drugs and dietary supplements on their platforms. Therefore, this study aimed to assess the content and advertising policies of eight popular social media companies related to muscle-building drugs and dietary supplements. METHODS: Content and advertising policies for YouTube, TikTok, Instagram, Snapchat, Facebook, Twitter, Twitch, and Reddit were analyzed in November 2022 to determine whether there were any provisions related to legal (e.g., whey protein) and illegal (e.g., anabolic-androgenic steroids) muscle-building drugs and dietary supplements. Policies were classified as either none, restricted, or prohibited. RESULTS: All eight social media platforms had explicit policies prohibiting user-generated content and advertising of illicit drugs and substances (e.g., anabolic-androgenic steroids). User-generated content and advertising policies related to legal muscle-building dietary supplements across the platforms varied; however, none of the eight social media companies had a specific policy regarding user content. CONCLUSIONS: Findings underscore the need for stronger social media content and advertising policies related to legal muscle-building dietary supplements.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».