Jelena Dokic's suicide-related social media post and the worldwide media's portrayal of a story of survival: a natural experiment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Coverage and public communication about suicide represent a major public health concern given the potential for identification and imitation. Yet when celebrities survive a suicidal crisis, it presents an opportunity to model adaptive coping. Tennis star Jelena Dokic's June 2022 Instagram post recounting her experience overcoming suicidal thoughts represents a unique natural experiment to characterize media coverage of a celebrity survival event. Methods: We searched Google News and the entire University of Toronto library catalogue for articles about Dokic's post. We divided articles according to world region of publication: (a) Australia & New Zealand, (b) United States & Canada, and (c) United Kingdom & Ireland. We coded articles for content and used Chi-squared analyses to identify differences including adherence to responsible media reporting guidelines. Results: We identified 73 articles of which 71 were available for coding. Almost all articles positioned Dokic's story as one of survival and conveyed alternatives to suicide (94%). However, 56 (79%) highlighted a suicide method that Dokic mentioned in her post and 18 (25%) inaccurately described Dokic as disclosing that she had attempted suicide when her post only conveyed suicidal thoughts. In general, adherence to responsible reporting guidelines appeared stronger in articles published in Australia & New Zealand. Conclusions: We found that the international media extensively covered Dokic's story of survival including substantial helpful information but also some misinformation and content that violates responsible reporting guidelines. Greater adherence by media in Australia & New Zealand may be due to more robust implementation of responsible media guidelines in the region.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».