Online community discourse on spinal cord injury research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,026 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».