Communicating about emerging infectious disease: The importance of research
Notice bibliographique
Résumé
Emerging infectious diseases have taken on renewed significance in the public health sector since the 1990s. Worldwide, governments are preparing emergency plans to guide them; their plans acknowledge that communication will be vital in the event of an outbreak. However, much of the emerging infectious disease communication literature deals with one-way transmission of facts to the public by experts. Little attention is paid to how differently various groups conceptualize risk, or to the idea that there is more to communication than the intentional transfer of information. Emerging infectious disease communication is often based in traditional health promotion or emergency/crisis communication literature, where it is assumed that the only ‘enemy’ is the disease, the right course of action is obvious and the expertise (coming from a public health assumed to be value-free) will not be questioned. Research tends to be limited to exploring barriers to understanding or education, to facilitate better message development. Emerging infectious disease communication research should be broadened to include exploration of implicit assumptions about the nature of the problem at hand (and how to deal with it) as well as the concepts of uncertainty, trust, power, values and biases. Recent risk communication theory, whose focus has historically been on more obviously controversial technological/environmental situations, should guide such research, as it would highlight important contextual factors in which to embed emerging infectious disease communication. This article reviews existing emerging infectious disease communications literature, discusses risk communications theories that could broaden emerging infectious disease communication research, and suggests next steps in a research agenda.
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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 | 0,136 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,026 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».