Ethics and disinformation on the campaign trail: psychiatry, the Goldwater Rule, and the 2024 United States presidential election
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.
Notice bibliographique
Résumé
Less than nine months until the 2024 US presidential election and another divisive contest between incumbent president, Joe Biden, and former president, Donald Trump, looks likely.2][3] Continuing into 2024 and the Republican primaries, this discourse could be heightened by growing disinformation generated by digital technologies and artificial intelligence (AI). 4midst this complex and sensitive landscape, psychiatrists may face significant challenges, reigniting contentious debates about commentary on public figures and impinging upon the American Psychiatric Association's (APA) Goldwater Rule 5 ; this regulation prohibits APA member-psychiatrists from discussing the mental health of individuals without assessment or consent.Accordingly, interventions involving relevant stakeholders, including the APA, international psychiatric bodies, the media, and technology organisations, may help safeguard the reputation of psychiatry and elevate sociopolitical exchanges around mental health.The mental health of American presidential candidates has continually attracted scrutiny. 6During the 2016 contest, such discussions became increasingly animated when psychiatrists provoked ethical controversies through public views on Mr. Trump. 1,5,7Later, in the 2020 campaign, speculation abounded about Mr. Biden, as exemplified when Mr. Trump publicised his own results from the Montreal Cognitive Assessment (a screening tool for cognitive decline and dementia). 3hese narratives have intensified throughout Mr. Biden's presidency and may be resonating with diverse constituencies; only 32% of participants in a 2023 survey indicated that Mr. Biden had the "mental sharpness" for
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle