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Enregistrement W4399820487 · doi:10.1515/9782760524712

Médias, médicaments et espace public

2009· book· fr· W4399820487 sur OpenAlexaboutno aff
Christine Thoër, Bertrand Lebouché, Joseph J. Lévy, Vittorio A. sironi

Notice bibliographique

RevuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2009
Typebook
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic spaceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La question des médicaments occupe une place privilégiée dans les médias qui suivent sa trajectoire, depuis la découverte de nouvelles molécules jusqu’à la commercialisation et à la consommation des produits pharmaceutiques. Quels sont les discours et les images des médicaments qui circulent dans les différents espaces médiatiques ? Comment se construisent-ils et quelles sont leur incidence sur les pratiques et les relations entre les acteurs de la chaîne du médicament ? Répondre à ces questions est l’objectif de cet ouvrage collectif, qui s’intéresse aux enjeux que soulève la médiatisation croissante du médicament. Réunissant les contributions d’experts européens, canadiens et brésiliens issus de plusieurs traditions disciplinaires, il traite de la communication pharmaceutique et de son évolution. Il examine la couverture médiatique des découvertes pharmaceutiques et des crises entourant certains médicaments vedettes. Il s’interroge sur le rôle que joue Internet dans la transformation des logiques de production de l’information pharmaceutique et des relations entre les acteurs concernés par les médicaments. Enfin, il analyse différentes stratégies pour promouvoir une meilleure utilisation des médicaments, de la régulation de la publicité au développpement d’outils médiatiques d’éducation des consommateurs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,272 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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