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年龄限制产品的社交媒体内容难以监管:比较JUUL的官方推特时间轴和关于JUUL的社交媒体内容
瓦尔迪兹[15]等人在实践中提供了探索性主题模型的例子。第二步使用迭代主题模型分析，通过元分析生成每个语料库主题数量不断增加的模型(例如，1个主题，2个主题……20个主题)[16]。该分析为每个迭代生成一个一致性分数，这样更高的分数等同于更好的模型拟合和可解释性。
使用自然语言处理探索推特上“一月干燥”的帖子:纵向信息流行病学研究
亚历克斯·M·拉塞尔，丹尼·瓦尔迪兹号，Shawn C Chiang，Ben N Montemayor，亚当·E·巴里，Hsien-Chang林，菲利普·M·梅西
中国医学杂志，2018;24(11):e40160
社交媒体对COVID-19大流行期间美国心理健康的洞察:推特数据的纵向分析
丹尼·瓦尔迪兹号，Marijn ten Thij，克里希纳Bathina，劳伦·A·鲁特，约翰勃伦
中国医学网络学报2020;22(12):e21418
社会人口学和社会中的心理健康症状转诊(内化症状和语言的在线队列研究)I和II:横断面调查和底部分析
洛伦佐Lorenzo-Luaces，杰奎琳·霍华德，安迪·埃丁格，Harry yajun Yan，劳伦·A·鲁特，丹尼·瓦尔迪兹号，约翰勃伦
JMIR Form Res 2022;6(10):e39324
“我还没有被诊断，但我应该被诊断”——洞察常见精神健康障碍的自我诊断:横断面研究
劳伦·A·鲁特，杰奎琳·霍华德，Prabhvir Lakhan，丹尼·瓦尔迪兹号，约翰勃伦，洛伦佐Lorenzo-Luaces
JMIR Form Res 2023;7(1):e39206