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Enregistrement W4390953288 · doi:10.3389/fcomm.2024.1235055

Risk communication: lessons from an ethnographic, pragmatic, and Canadian regulatory perspective

2024· article· en· W4390953288 sur OpenAlexaffabout
Yadvinder Bhuller, Colleen C. Trevithick‐Sutton

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Communication · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Public relationsRisk communicationRisk managementAgency (philosophy)Perspective (graphical)Health communicationPerceptionRisk perceptionProcess (computing)Knowledge managementPsychologyPolitical scienceSociologyMedicineBusinessComputer scienceRisk analysis (engineering)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a regulatory context, it is important to understand how effective risk communication fits into the overall risk assessment, management, and decision-making process. This includes recognizing the intersections between risk analysis and the 3Ps: policy, politics, and publics, and understanding the barriers to effective communication. Risk communication is especially challenging when it requires the audience to follow and act on authoritative information or advice. Risk communicators must factor attributes such as risk perception, tolerance, and behaviors, and tailor the delivery of messages to diverse audiences. This paper captures the discourse from an intradepartmental workshop on risk communication with participants from Health Canada and the Public Health Agency of Canada. The workshop provided an opportunity to discuss and share references to existing frameworks, pertinent documents, and examples of effective risk communication strategies based on the authors' ethnographic and pragmatic experiences. The workshop aimed to strengthen risk communication by better understanding the value in collaborating with interdisciplinary teams, applying a systems thinking lens, and finding opportunities to experiment and evaluate risk communication strategies for regulatory purposes.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0410,048
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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