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Enregistrement W6977203178 · doi:10.6084/m9.figshare.27605127

Social media and amblyopia: evaluating content and intent on Instagram

2024· article· en· W6977203178 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaQuarter (Canadian coin)Quality (philosophy)Health careResource (disambiguation)Health professionals

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<i>Introduction</i>: Social media is a widely-used avenue for the public to find health information. In particular, Instagram is a popular social media platform among adults who may have children within the amblyogenic age range, and it may be used to find amblyopia-related information. The purpose of this study is to assess the quality of the amblyopia information on Instagram. <i>Methods</i>: The top 200 publicly available Instagram posts about amblyopia from October to December 2022 were reviewed and scored using the Currency, Reliability, Authority, and Purpose (CRAP) test. <i>Results</i>: A quarter of posts were from healthcare providers (ophthalmologists, optometrists, opticians), and only 3% of posts were specifically from pediatric ophthalmologists. Most posts, however, were from businesses (51%), which were of lower quality than posts by providers. <i>Discussion</i>: Instagram represents a tremendous opportunity to educate the public. Better utilizing this resource may allow medical professionals to broadly spread accurate, unbiased data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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