Investigating the impact of parallel media engagement initiatives on suicide reporting in Canada and Israel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To contrast changes in suicide-related media reporting quality during parallel initiatives to engage national media in Canada and Israel. Methods We coded media articles in Canada’s and Israel’s highest circulating newspapers (major broadsheet and tabloid newspapers, respectively) for putatively harmful and putatively protective suicide-related content. A sample of 150 articles (30/year) from each country was randomly selected for three time points: 2012 (T1; prior to media engagement), 2016–2017 (T2; early media engagement), and 2018–2019 (T3; late media engagement). Chi-square tests and binary logistic regression investigated overall between-country differences in reporting quality over time. Results Following media engagement, adherence to guidelines improved over time in both countries for most variables. Over time, fewer Canadian and more Israeli articles covered celebrity suicide (OR = 4.97; 95%CI 1.68–16.69); more Canadian and fewer Israeli articles covered warning signs for suicide (OR = 0.30; 95%CI 0.12–0.78). Comparing articles over the entire timespan (T1-T3), a higher proportion of Israeli tabloid articles included putatively harmful content, such as mentioning suicide means (Israel: 65.3% vs. Canada 25.3%, χ2(1) = 48.4, p < 0.001), and a higher proportion of Canadian broadsheet articles included putatively protective content, such as providing information on intervention (Israel: 2.0% vs. Canada 27.3%, χ2(1) = 38.5, p < 0.001). Conclusion Media engagement appeared to confer benefits in both countries and publication formats. A higher proportion of Canadian articles adhered to several specific recommendations. Our findings must be interpreted in the context of differences in format between major Canadian and Israeli newspapers (broadsheet vs. tabloid) and the much higher total volume of suicide-related articles in Canada.
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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».