Recommendations for the development of digital conversational agents for youth with mental health conditions: A position paper
Notice bibliographique
Résumé
Digital conversational agents ("chatbots") hold interesting potential as a technology that can be used to deliver mental health interventions and supports to people in need. Youth are high users of digital technology and are widely affected by mental health conditions; youth might therefore be particularly interested in using digital conversational agents to support their mental health. We reviewed the literature on digital conversational agents for mental health, then conducted a two-pronged qualitative study of these tools for youth with mental health conditions. While the evidence base is limited, there is some preliminary evidence of utility and acceptability to users of this technology. In our qualitative study, youth were cautiously optimistic about using a digital conversational agent for mental health and identified potential benefits, but also substantial concerns. In terms of content and format, they wanted reliable, accurate, validated information, a flexible format, and a friendly interaction style, with attention to confidentiality and security. From these findings, we propose eight distinct recommendations to guide the rigorous development of digital conversational agents for youth mental health. By following these recommendations, it may be possible to build tools that leverage the strengths and potential of modern conversational agents while mitigating the potential harms to youth.
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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 | 0,059 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,016 |
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 ».