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Record W2018699801 · doi:10.4212/cjhp.v66i4.1269

How Many Words Does a Picture Really Tell? Cross-sectional Descriptive Study of Pictogram Evaluation by Youth

2013· article· en· W2018699801 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2013
Typearticle
Languageen
FieldPsychology
TopicSafety Warnings and Signage
Canadian institutionsChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Waterloo
Fundersnot available
KeywordsPictogramSign (mathematics)PsychologyComputer scienceLinguistics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: Communicating health-related instructions with pictograms is useful, but such graphics can be interpreted in different ways. It is crucial to understand which pictogram components are best for accurate communication.Objectives: To catalogue pictograms used to label drugs in clinical practice; to identify the common graphic elements for defined categories of pictograms, by performing a semiotic analysis (studying how signs are perceived and how they should be designed); to identify the key graphic elements common to pictograms preferred by users; and to develop suggestions for future pictogram design on the basis of users’ input.Methods: Literature and Internet searches were performed to identify pictograms and pictogram categories. A call for pictograms was also circulated through the International Pharmaceutical Federation (FIP). Youth at a Canadian pediatric hospital were asked to rate pictograms (including storyboards and prescription labels generated by FIP pictogram software) in terms of how best they represented their intended meanings. Pictograms for which at least 80% of participants “somewhat agreed”, “agreed”, or “strongly agreed” that the graphic conveyed the intended meaning were designated as “preferred” and were selected for analysis. Elements appearing in at least 50% of these preferred pictograms were highlighted as ke graphic elements for design of future pictograms.Results: In total, 21 categories were identified for pictograms used in clinical practice, and a total of 204 pictograms were analyzed. Eighty-six participants took part in the survey. For each pictogram category, certain elements were identified as “preferred” and as “key graphic elements”, whereas other elements met neither designation. For all 21 pictogram categories, at least 80% of survey respondents agreed that the FIP storyboard conveyed the intended meaning.Conclusions: Certain key, preferred graphic elements are required for pharmaceutical pictograms to convey their intended meaning. The overlap between preferred and key pictogram elements indicates that both must be considered in development of future pictograms. Redesign of existing pictograms with consideration of the best semiotic elements is in progress.RÉSUMÉContexte : La communication des instructions concernant la santé à l’aide de pictogrammes est utile, mais ces graphiques peuvent être interprétés de différentes façons. Il est crucial de connaître quels éléments de ces picto - grammes sont les plus adéquats pour permettre une communication précise.Objectifs : Répertorier les pictogrammes utilisés pour étiqueter les médicaments en pratique clinique; déterminer les éléments graphiques courants pour chaque catégorie de pictogrammes, en effectuant une analyse sémiotique (étude de la perception des signes et de leur représentation graphique); définir les éléments graphiques clés communs aux pictogrammes préférés des usagers; et formuler des suggestions pour la conception de futurs pictogrammes en tenant compte des commentaires des usagers.Méthodes : Une recherche bibliographique et une recherche dans Internet ont été menées pour déterminer les pictogrammes et les catégories de pictogrammes. Une demande de soumission de pictogrammes a aussi été diffusée par l’entremise de la Fédération internationale pharmaceutique (FIP). Dans un hôpital pour enfants du Canada, on a demandé à des jeunes d’évaluer les pictogrammes (y compris des étiquettes de médicaments prescrits et des scénarios illustrés générés par le logiciel de pictogrammes de la FIP) quant à l’exactitude de leur représentation du message qu’on voulait livrer. Les pictogrammes pour lesquels au moins 80 % des participants étaient « plutôt d’accord », « d’accord » ou « tout à fait d’accord » que le graphique livrait le message voulu ont été jugés comme étant « préférés » et retenus aux fins d’analyse. Les éléments apparaissant dans au moins 50% des pictogrammes préférés ont été sélectionnés comme éléments graphiques clés pour la conception de futurs pictogrammes.Résultats : En tout, 21 catégories de pictogrammes utilisés dans la pratique clinique ont été déterminées, 204 pictogrammes ont été analysés et 86 participants ont répondu au sondage. Pour chaque catégorie de pictogrammes, certains éléments ont été définis comme étant « préférés » et comme des « éléments graphiques clés », alors que d’autres éléments n’ont satisfait ni l’une ni l’autre de ces désignations. Pour les pictogrammes de l’ensemble des 21 catégories, au moins 80 % des répondants ont affirmé que le scénario illustré généré par le logiciel de la FIP communiquait le message qu’on voulait livrer.Conclusions : Certains éléments graphiques clés et préférés sont requis afin que les pictogrammes pharmaceutiques communiquent le message qu’on veut livrer. Le chevauchement entre les éléments graphiques préférés et les éléments graphiques clés indiquent que les deux doivent être pris en compte dans la création de futurs pictogrammes. La reconception des pictogrammes existants qui tient compte des meilleurs éléments sémiotiques est en cours.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.097
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it