Table S1 - Pandemics in the Age of Twitter: Content Analysis of Tweets during the 2009 H1N1 Outbreak
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
<p>SQL Queries for Automated Tweet Coding & Analysis. SQL syntax for search patterns and keywords used by Infovigil for automated tweet coding and analysis.</p> <p>(0.14 MB PDF)</p>
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.
La notice
- Revue
- Figshare
- Thématique
- Misinformation and Its Impacts
- Domaine
- Social Sciences
- Établissements canadiens
- University of TorontoUniversity Health Network
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- MisinformationSocial mediaPandemicContent analysisPublic healthCoding (social sciences)NewspaperMicrobloggingGovernment (linguistics)Sentiment analysisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineInternet privacyComputer scienceAdvertisingWorld Wide WebStatisticsArtificial intelligenceBusinessComputer security
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui