Analysis of the Political Viewpoint of Policy Statements From Professional Medical Organizations Using ChatGPT With GPT-4: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Professional medical organizations publish policy statements that are used to impact legislation or address societal issues. Many organizations are nonpartisan, yet it is uncertain whether their policy statements balance liberal and conservative values. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the political viewpoint of policy statements from 6 influential medical organizations, including the American Academy of Pediatrics, American College of Surgeons, American Psychiatric Association, American College of Obstetricians and Gynecologists, American College of Physicians, and American Academy of Family Physicians. METHODS: Between December 2023 and February 2024, policy statements from the 6 organizations were identified and evaluated using ChatGPT with GPT-4 to reduce bias. Each statement was pasted into a new ChatGPT session following the phrase "Does this text align with a liberal or conservative viewpoint?" Two authors reviewed each response and categorized the statement as liberal, probably liberal, neutral, probably conservative, or conservative. RESULTS: One-third of policy statements (529/1592, 33.2%) were found to be aligned with a political ideology. Among these 529 statements, 516 (97.5%) were liberal or probably liberal and 13 (2.5%) were conservative or probably conservative. For each organization, among policy statements with a political leaning, the percentage of liberal or probably liberal statements was as follows: 100% (69/69) for the American Academy of Pediatrics, 100% (24/24) for the American College of Obstetricians and Gynecologists, 100% (12/12) for the American College of Surgeons, 99% (72/73) for the American Psychiatric Association, 97% (174/180) for the American Academy of Family Physicians, and 96% (165/171) for the American College of Physicians. CONCLUSIONS: One in 3 policy statements from these 6 professional organizations align with a partisan political viewpoint. Among these, positions are 40 times more likely to be liberal or probably liberal than conservative or probably conservative. Whether or not organizations are politically neutral and seek viewpoint diversity warrants further exploration.
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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 | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».