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Enregistrement W4405713243 · doi:10.37016/mr-2020-170

Google allows advertisers to target the sensitive informational queries of cancer patients

2024· article· en· W4405713243 sur OpenAlexafffund
Marco Zenone, Alessandro R Marcon, Nora Kenworthy, May CI van Schalkwyk, Timothy Caulfield, Greg Hartwell, Nason Maani

Notice bibliographique

RevueHarvard Kennedy School Misinformation Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Cancer Society
Mots-clésComputer scienceAdvertisingInformation retrievalWorld Wide WebInternet privacyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative cancer treatments are associated with earlier time to death when used without evidence-based treatments. Our study suggests alternative cancer clinics providing scientifically unsupported cancer treatments spent an estimated $15,839,504 on Google ads from 2012 to 2023 targeting users in the United States. The ads led to an estimated 6,717,663 website visits. Paid traffic constituted 44.4% of all website traffic. Advertisers targeted cancer patients using Google’s keyword matching feature which matches ad keywords to the searches of Google users. Keywords selected by advertisers mimicked the sensitive informational search queries of cancer patients. In 2023, 20,035 unique keywords emulated searches on cancer prognosis, alternative treatments, accessing treatment, treatment options, diagnosis, specific cancers, and late-stage cancer.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,010

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 GPT0,409
Écart entre enseignants0,387 · 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
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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