TITLE.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media have emerged as valuable tools for dentists to connect with patients; however, their misuse may adversely affect the patient-dentist relationship. Given the trend toward commercialized, cosmetically oriented values within the general population, this study examined how dentists use the LinkedIn social network to promote themselves as cosmetic dentists. It also assessed whether dentists' social media practices align with the professional and ethical obligations of dentistry's social contract, given that cosmetic dentistry is not a recognized specialty. METHODS: A cross-sectional, convenience sampling method was used to retrieve LinkedIn profiles of dentists from 6 Canadian provinces: British Columbia, Ontario, New Brunswick, Nova Scotia, Prince Edward Island, and Newfoundland and Labrador. Profiles were screened for the term "cosmetic" in the headline, position title and/or company name fields to determine whether dentists promoted themselves as cosmetic dentists or appropriately represented themselves as dentists with skills in cosmetic dentistry. RESULTS: A total of 896 dentists had LinkedIn profiles, of whom 612 were registered with their respective dental regulatory authorities and were eligible for screening, after which 527 profiles were subjected to content analysis. Overall, 469 (89%) of the 527 profiles included in the content analysis did not misrepresent their credentials. Ontario dentists had the highest frequency of misrepresentation, followed by British Columbia and Nova Scotia; for all 3 provinces, misrepresentation was most prevalent in LinkedIn headlines. Profiles of dentists in the other 3 Atlantic provinces (New Brunswick, Newfoundland and Labrador, and Prince Edward Island) had no mentions of the term "cosmetic." No significant relationship was found between the province of practice and the distribution of misrepresentation across the different sections of the LinkedIn profile (p = 0.84). CONCLUSION: These findings offer insight into the potential of social media to jeopardize dentistry's social contract and highlight the importance of professionalism as dentistry evolves.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,802 | 0,725 |
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 ».