Are English-language YouTube videos a reliable source for adult orthodontics?
Bibliographic record
Abstract
StreszczenieSerwis YouTube dostarcza treści w wielu dziedzinach opieki zdrowotnej, także w ortodoncji.Cel.Celem tego badania była ocena wiarygodności, jakości i treści anglojęzycznych filmów z serwisu YouTube na temat ortodoncji u osób dorosłych.Materiał i metody.W serwisie YouTube przeprowadzono wyszukiwanie z zastosowaniem słów kluczowych, stosując dwa słowa kluczowe: "aparat ortodontyczny dla osób dorosłych" oraz "ortodoncja u osób dorosłych", które określono na podstawie statystyk Google Trends.Badano wyniki dotyczące treści, wiarygodności i ogólnej jakości (wskaźnik VIQI [ang.Video Information and Quality Index]), jak również wyniki indeksu interakcji i oglądalności filmów.Wyniki.Do analizy włączono łącznie 106 kwalifikujących się filmów spośród 150 filmów.Filmy zostały przesłane
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.356 | 0.305 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".