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Enregistrement W4409591524 · doi:10.1080/17538068.2025.2491968

Online community discourse on spinal cord injury research

2025· article· en· W4409591524 sur OpenAlexafffund
Salwa BA Malhas, Tanya A. Barretto, Judy Illes

Notice bibliographique

RevueJournal of Communications In Healthcare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaGovernment of Canada
Mots-clésSpinal cord injurySpinal cordMedicinePsychologySociologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public perceptions of spinal cord injury (SCI) research can influence trust in scientific advancements and therapeutic interventions. Social media is a useful tool to provide insight into these perceptions and related values. This study examines comments to posts pertaining to SCI research reports on a widely used social media platform. METHOD: We used search term 'spinal cord injury' to collect posts and associated top-level comments spanning 2016-2023 from Reddit. Posts were included if they contained research reports on one of the following SCI interventions: biologic and synthetic materials; devices and technologies; physical and behavioral interventions; and pharmacological treatments. Each unique comment per Reddit post was coded for user self-identification, format, intervention, topic, and tone. RESULTS: Key topics of interest were: scientific progress (52%, 514/994), study details (30%, 301/994), and ethical implications (24%, 237/994) across interventions. Comments were generally neutral in tone. Fifty-four comments were made by users who self-identified as persons with lived experience of a spinal cord-related condition. Ethics-related comments (237/994) were focused on the themes of access (35%, 84/237) and beneficence (24%, 58/237). CONCLUSION: The SCI community is actively using the social media platform Reddit to seek information about research and its ethical dimensions. Across users, a significant proportion of comments are on research progress, ethics and study information. The largest proportion of ethics-focused comments by self-identifiers are on agency, and then equally on access, values, and resilience; ethics-related comments by non-self-identifiers focus on access, and beneficence.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,575
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,103 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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