Correction: Exploring health professionals' views on the depiction of conversational agents as health professionals: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Correction on: MacNeill AL, MacNeill L, Luke A and Doucet S (2025) Exploring health professionals' views on the depiction of conversational agents as health professionals: a qualitative descriptive study. Front. Digit. Health 7:1590514. doi: 10.3389/fdgth.2025.1590514 In the published article, some research findings were incorrectly identified as anecdotal evidence. In the same sentence, the discussed research findings aligned with one citation but not the other.A correction has been made to Discussion, Comparison with Prior Work, paragraph 1, to address both points. The sentence in question previously stated:"Moreover, there is some anecdotal evidence that people interacting with HCCAs can mistake them for real health professionals, even after they are explicitly told that these programs are not actual providers (21,37)."The corrected sentence appears below: "Moreover, there is evidence that people can experience confusion or misunderstanding over whether HCCAs are real care providers, even after they are explicitly told that these programs are not actual providers (21, 37)."The change does not affect the scientific conclusions of the article. The original article has been updated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».