Practical social media recommendations for dementia prevention researchers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Practical social media recommendations are needed to facilitate greater engagement in dementia prevention research. Alongside relevant experts, our aim was to develop a set of consensus recommendations that reflect the values and priorities of prospective participants to guide social media use. METHODS: = 6) experiences. Consensus was defined a priori as ≥ 70% agreement. RESULTS: Twenty-six items achieved consensus. Two items reached consensus in round 1: ethical considerations of closed social media groups (88%) and of social media users sharing prevention content with connections who are not on social media (79%). Nine items reached consensus in round 2, related to misinformation (79%), stigma (93%), and other key aspects of social media communication. After revisions, 15 items reached consensus in the final round. These items included: identifying when researchers ought to engage, managing closed social media groups, rankings of short form content, prioritizing lay summaries and multimedia resources, and rankings of preferred language. One item about the language of prevention for audiences living with dementia did not reach consensus. Final consensus items formed the new set of recommendations, which we organized into seven social media use cases. These use cases include setting up a social media page or community, handling online misinformation, actively challenging stigma, handling difficult online interactions, introducing new research to the public, help with study recruitment, and the language of prevention when writing posts. DISCUSSION: These consensus recommendations can help dementia prevention researchers harness social media use for the purposes of public engagement and uphold the norms and values specific to the dementia research and broader communities. Highlights: We created social media recommendations with research and community experts.Recommendations cover key ethical considerations for dementia prevention research.Areas include misinformation, stigma, information updates, and preferred language.Full consensus recommendations are organized into seven social media use cases.
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 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 | 0,101 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,024 |
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 ».