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Enregistrement W4391808029 · doi:10.1080/10810730.2024.2313990

Understanding How Youth Search for Mental Health Information Online: A Qualitative Descriptive Study

2024· article· en· W4391808029 sur OpenAlexaffabout
Megan Pohl, Sarah A. Elliott, Harsimronjoot Sidhu, Sarah Lappin, Ricky Liu, Shannon D. Scott, Amanda S. Newton, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Communication · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteCochraneUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthThematic analysisPsychologySet (abstract data type)Applied psychologyOnline searchData collectionProcess (computing)Qualitative researchComputer scienceSociologyWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to understand how youth search for mental health information online. Youth partners were engaged at the onset of the project and provided input throughout on the design, conduct and analysis. Individual, semi-structured interviews with Canadian youth with experience searching for mental health information online were conducted. Data collection and reflexive thematic analysis proceeded concurrently. Fourteen youth were interviewed. Four main themes related to how youth search online emerged: mind-set shapes the search process; external factors shape the search process; key attributes of helpful information; and cues affecting trustworthiness of online information. Findings can inform the development of youth-friendly online mental health information that is perceived as helpful and trustworthy by youth. Ensuring youth have access to quality online mental health information, accessible to how they search for it, is critical to the mental health and development of youth.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,657
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,073 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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